Переваги й недоліки методів кількісного оцінювання ризику інвестиційних проектів.

Розглянемометоди кількісної оцінки ризиків інвестиційних проектів.Слід наголосити на особливостях оцінки ризику інвестиційних проектів. Під час їх аналізу застосовується відносна оцінка ризику на основі специфічних для інвестиційної діяльності показників. У світовій практиці інвестиційного менеджменту використовується різноманітні методи кількісної оцінки ризиків, але найбільш поширеними серед них є: метод коригування норми дисконту; аналіз чутливості; метод сценаріїв; дерево рішень; імітаційне моделювання. Надамо коротку характеристику кожного з методів.

Метод коригування норми дисконту. Основна ідея методу — коригування деякої базової норми дисконту, що вважається безризиковою або мінімально прийнятною (наприклад, ставка прибутковості по державних цінних паперах, гранична або середня вартість капіталу для фірми). Коригування здійснюється шляхом додавання величини необхідної премії за ризик, після чого проводиться розрахунок критеріїв ефективності інвестиційного проекту — NPV, IRR, РI за отриманою таким чином нормою. Рішення приймається відповідно до правила обраного критерію. Чим більше ризик, що асоціюється з проектом, тим вищою повинна бути величина премії, яка може визначатися за внутрішньофірмовими процедурами, експертним шляхом чи за формальними методиками.

Аналіз чутливості показників широко використовується в практиці фінансового менеджменту та полягає у дослідженні залежності деякого результуючого показника (наприклад, чистого приведеного доходу (NPV)) від варіації значень показників, що беруть участь у його визначенні. Метод дозволяє одержати відповіді на питання: що буде з результуючою величиною, якщо зміниться значення деякої вихідної величини? Як правило, проведення подібного аналізу здійснюється в декілька етапів:

1. Визначення ключових змінних, які справляють вплив на значення результуючого показника (далі NPV).

2. Встановлення аналітичної залежності NPV від ключових змінних.

3. Розрахунок базової ситуації – встановлення очікуваного значення NPV при очікуваних значеннях ключових змінних.

4. Зміна однієї з вхідних змінних на потрібну аналітикові величину (у %). Всі інші вхідні змінні мають фіксоване значення.

5. Розрахунок нового значення NPV та його зміни у відсотках.

4-й і 5-й кроки проводяться послідовно для всіх вхідних змінних, заносяться до таблиці й відображаються графічно.

6. Розрахунок критичних значень змінних проекту та визначення найбільш чутливих із них.

7. Аналіз одержаних результатів і формування чутливості NPV до зміни різних вхідних параметрів.

Проект із меншою чутливістю NPV вважається менш ризикованим. Звичайна процедура аналізу чутливості припускає зміну одного вихідного показника, у той час як значення інших вважаються постійними величинами.

Набір параметрів (ключових змінних) залежить від конкретної спрямованості проекту й у значною мірою визначається психологічним сприйняттям ризикової ситуації ОПР. Звичайно як фактори використовуються: тривалість інвестиційної фази, ціна одиниці продукції, обсяг продажу, вартість сировини, податки і т. п. Аналіз чутливості може застосовуватися в двох випадках: для визначення факторів, які найбільшою мірою впливають на результати проекту; для порівняльного аналізу проектів.

Метод сценаріїв. На відміну від трьох попередніх, метод сценаріїв дозволяє поєднати дослідження чутливості результуючого показника з аналізом імовірнісних оцінок його відхилень. Як правило, процедура використання даного методу в процесі аналізу інвестиційних ризиків передбачає виконання таких кроків:

1. Визначення декількох варіантів змін ключових вихідних показників (наприклад, песимістичний, найбільше ймовірний і оптимістичний);

2. Приписування кожному варіанту змін його імовірнісної оцінки;

3. Розрахунок для кожного варіанта ймовірного значення критерію NPV (або IRR, РI), а також оцінки його відхилень від середнього значення;

4. Аналіз імовірнісних розподілів отриманих результатів;

5. Проект з найменшими стандартним відхиленням і коефіцієнтом варіації вважається менш ризикованим.

Застосування програмних засобів типу Excel дозволяє значно підвищити ефективність подібного аналізу шляхом практично необмеженого збільшення числа сценаріїв і введення додаткових перемінних

Дерево рішень. Даний метод використовують, коли потрібно прийняти декілька рішень в умовах невизначеності, коли кожне наступне рішення залежить від результатів попереднього, тобто розглядається структура проблеми. “Дерево рішень” складається із вершин і гілок, вершини – місця розгалужень. Вершина, в яку не входить ні одна гілка, називається коренем дерева. Вершина, з якої не виходить жодна гілка, називається листом. Якщо із кожної нелистової вершини виходить не більше двох гілок, дерево називається бінарним. На дереві кожна вершина може бути асоційована з вибором, який повинен бути зроблений, тому назвемо її точкою рішень. Дерево малюють зліва направо. Останні вершини на схемі називають точки шансів. Із точки шансів виростають гілки з листками, вони показують величини кінцевих наслідків. Гілки – можливі альтернативні рішення, які можуть бути прийняті і можливі результати внаслідок цих рішень (наслідки). “Дерево рішень” точно показує всю сукупність можливих результатів і зв’язок між діями і наслідками. Так як суб’єкт , який приймає рішення, не може впливати на появу результату, то він розраховує ймовірність їх появи.

Коли всі рішення та всі результати показані на “дереві рішень”, то можна розрахувати кожен із варіантів та оцінити його вартісний результат, а потім обрати оптимальний (найбільший з точки зору прибутків і найменший з точки зору витрат). Рішення, які приймаються за допомогою “дерева рішень” залежать від ймовірностей результатів. Обираючи рішення потрібно знати наскільки воно залежить від змін ймовірностей, і, відповідно , наскільки можна розраховувати на прийняте рішення – тобто чутливість рішення. Різновиди “дерева рішень”: однорівневе, дворівневе, багаторівневе.

Використання даного методу припускає виконання таких кроків:

1. Визначають для кожного моменту часу t проблему і всі можливі варіанти подальших подій.

2. Відкладають на дереві вершину, що відповідає проблемі і вихідні з неї дуги.

3. Кожній вихідній дузі приписують її грошову та імовірнісну оцінку.

4. Виходячи зі значень усіх вершин і дуг, розраховують ймовірне значення критерію NPV (або IRR, РI).

5. Проводять аналіз імовірнісних розподілів отриманих результатів.

Метод найбільш корисний у випадку, коли рішення, що приймаються в кожний момент часу, дуже залежать від рішень, прийнятих раніше, і в свою чергу визначаються сценарії подальшого розвитку подій. Але при використанні цього методу, проект повинен мати доступну для огляду та розумну кількість варіантів розвитку. Даний метод використовується для визначення ймовірностей несприятливих подій, по відношенню до яких не накопичено достовірні статичні дані, але можна логічно передбачити причинно-наслідкові зв’язки, що визначають закономірності їх зародження [45].

Імітаційне моделювання інвестиційних ризиків є дієвим методом аналізу економічної системи. Імітаційне моделювання — серія чисельних експериментів, спрямованих на отримання емпіричних оцінок ступеню впливу різноманітних чинників (вихідних величин) на деякі результати, що залежать від них. Базами для експериментів слугують, як правило, прогнозні дані про обсяги продажів, витратах, цінах тощо. У загальному випадку проведення імітаційного експерименту можна розбити на такі етапи.

1. Встановити взаємозв’язку між вхідними і вихідними показниками у виді математичного рівняння або нерівності.

2. Задати закони розподілу ймовірностей для ключових параметрів моделі.

3. Провести комп’ютерну імітацію значень ключових параметрів моделі.

4. Розрахувати основні характеристики розподілів вхідних і вихідних показників.

5. Провести аналіз отриманих результатів і прийняти рішення.

Результати імітаційного експерименту можуть бути доповнені статистичним аналізом, а також використовуватися для побудови прогнозних моделей сценаріїв.

Метод Монте-Карло – один з методів моделювання результатів функціонування складної системи, на яку впливають випадкові фактори і яка, як правило, не може бути описана жодними іншими методами (під складною системою досить розуміти систему, яку не можна описати доступною для огляду множиною параметрів).

Метод Монте-Карло є складовою імітаційного моделювання (іноді імітаційне моделювання і метод Монте-Карло ототожнюють). Він являє собою сполучення методів аналізу чутливості та налізу сценаріїв на базі теорії ймовірностей. Основний принцип, що лежить в основі методу, полягає в такому: реальні статистичні дані замінюються даними, отриманими на основі вибірки з чисел, що підкоряються тим самим законам розподілу, що й реальні.

Алгоритм оцінки ступеню ризику за даним методом включає три кроки:

1. Створення моделі проекту. Математична модель проекту – система рівнянь, розв’язання якої дозволяє отримати значення NPV. Базова модель для підвищення точності розрахунків може доповнюватись рівняннями, які описують (із врахуванням відповідних похибок прогнозу) вплив значень показників у попередні періоди на їх значення для майбутніх періодів, та рівняннями, що подають взаємозв’язок між різними змінними. Опис взаємозв’язків є найбільш трудомісткою і водночас найбільш значущою частиною моделювання.

2. Визначення ймовірностей. Розрахунок можливих відхилень від очікуваних значень окремих змінних здійснюється на основі методів теорії ймовірностей та математичної статистики.

3. Моделювання грошових потоків. Визначення оцінок розподілу ймовірностей для грошових потоків проекту здійснюється ітераційно. Для прискорення всього процесу варто будувати та використовувати модель, застосовуючи обчислювальну техніку.

Є безліч прикладів систем, ризик функціонування яких може бути оцінений за допомогою методу Монте-Карло. Це виробничі і торговельні підприємства, банки, біржі, енергосистеми, різні комунікаційні системи, бібліотеки, картотеки, склади тощо. На Заході розробку моделей через надзвичайну складність цієї процедури доручають вченим або консультантам з проблем управління. В цьому випадку виникає істотна небезпека: може виявитись, що розробники і користувачі мають цілком різні підходи до поставленої задачі, і застосовувати розроблену модель на практиці буде дуже непросто.

Розкривши сутність основних методів кількісної оцінки ризику, визначимо їх переваги та недоліки (табл. 7.37).

Таблиця 7.37

Переваги та недоліки основних методів кількісної оцінки ризику інвестиційних проектів

Метод	Переваги	Недоліки
Метод коригування норми дисконту	Простота розрахунків. Зрозумілість та доступність.	Відсутність інформації про ймовірність розподілу майбутніх потоків платежів та їх оцінку. Аналізується залежність критеріїв ефективності від зміни тільки одного показника — норми дисконту. Припускається збільшення ризику у часі з постійним коефіцієнтом, але для багатьох проектів характерна наявність ризиків у початкові періоди з поступовим зниженням їх до кінця реалізації.
Аналіз чутливості	Метод є гарною ілюстрацією впливу окремих вихідних чинників на кінцевий результат . Метод дозволяє оптимізувати ГР щодо формування найкращої схеми проекту в умовах обмежених фінансових ресурсів. Може бути легко реалізований у середовищі EXCEL	Не дає можливості оцінити ймовірність відхилень результатів проекту від очікуваних значень. Зміна одного чинника розглядається ізольовано, тоді як на практиці всі економічні чинники у тій чи іншій мірі корельовані і впливають на результати проекту одночасно.
Метод сценаріїв	Відхилення результуючого показника розраховується з врахуванням взаємодії діючих факторів. Дозволяє одержувати достатньо наочну картину для різноманітних варіантів реалізації проектів. Надає інформацію про чутливість і можливі відхилення..	Існує певна складність побудови реалістичних сценаріїв “найгіршого” та “найкращого” поєднання подій; розрахунку значень ймовірностей здійснення даних сценаріїв. Виявлення наслідків обмеженої кількості імовірних комбінацій змінних.
Метод дерева рішень	Послідовно оцінюються наслідки кожної можливої вихідної події та обчислюється максимальна ймовірність кінцевої події	Значні витрати часу на проведення досліджень (зростає обсяг розрахунків при переборі всіх можливих варіантів, загальна кількість яких може досягати десятків, сотень). Можлива недооцінка ланки будь-якої системи.
Імітаційне моделювання	Дозволяє врахувати максимально можливу кількість факторів. Особливо ефективним є у тих випадках, коли взаємозв’язки, що досліджуються є складними, носять стохастичний характер та не можуть бути змодельовані в умовах об’єктивного експерименту. Можливість отримання інтервальних, а не точкових характеристик результативних показників. Дозволяє значно підвищити якість прогнозування та прийнятих інвестиційних рішень в цілому.	Труднощі сприйняття імітаційних моделей через їх математичну складність та громіздкість. Застосування методу вимагає використання спеціальних математичних пакетів. Трудомісткість та дорожнеча створення моделей. Висока залежність точності результату від відповідності створеної моделі об’єкту. Неточність результатів при використанні спрощених допущень в моделі.

При оцінці ризиків інвестиційних проектів можуть також застосовуватися також інші методи [31], короткий огляд яких представлено в табл. 7.38.

Таблиця 7.38

Методи оцінки ризикованості інвестиційних проектів

Метод	Характеристика методу
Перевірка стійкості проекту.	Метод передбачає розробку сценаріїв розвитку проекту в базовому і найбільш небезпечних варіантах з погляду всіх учасників проекту (компанії, що здійснює проект, будівельної фірми, постачальників, інших зацікавлених осіб). За кожним сценарієм досліджується, якими будуть показники ефективності для всіх учасників. Проект вважається стійким і ефективним, якщо у всіх розглянутих ситуаціях інтереси учасників дотримуються, а можливі несприятливі наслідки усуваються спеціально розробленими заходами: обговореними способами винагороди і розподіли прибутку, створеними запасами і резервами чи передбаченими страховими виплатами.
Коригування параметрів проекту	Коригування полягає в такій зміні запланованих параметрів проекту, яка дала б можливість привести очікувану ефективність до прийнятного її значення.
Формалізований опис невизначеності.	Найбільш трудомісткий метод. Передбачає розробку математичних моделей, що описують із прийнятною точністю динаміку зміни всіх основних параметрів майбутнього проекту. У разі створення такої моделі можна прогнозувати різні ситуації при реалізації проекту, вибирати оптимальну з них, аналізувати можливі несприятливі ситуації тощо. Основні вимоги до формалізованого опису проекту: вибір достатньої, але доступної для огляду кількості параметрів проекту, необхідних для його опису з прийнятним ступенем точності; створення коректних моделей; визначення показників ефективності проекту.
Аналіз альтернативних сценаріїв розвитку проекту	Найменш трудомісткий метод опису ризикованості проекту. В основу покладена ідея дослідження як мінімум трьох варіантів розвитку проекту в майбутньому: оптимістичного; реального; песимістичного. Кожному з варіантів надається експертна оцінка ймовірності його настання і розраховується NPV. На основі розрахунку середньоквадратичного відхилення NPV роблять висновок про ризикованість проекту. Перевага: можливість оцінки впливу одночасно кількох параметрів на кінцеві результати проекту через імовірності настання кожного сценарію.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
	\|	Аналіз варіабельності прибутку.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.025 сек.