Количественный подход

Качественный подход

Методика качественной оценки рисков проекта является описательной, но по существу приводит к количественному результату. Главная задача качественного подхода — выявить и идентифицировать возможные виды рисков, свойственных проекту. Результаты качественного анализа служат важной исходной информацией для осуществления количественного анализа. Итак, основными результатами качественного анализа рисков являются: выявление конкретных рисков проекта и порождающих их причин, анализ и стоимостной эквивалент гипотетических последствий возможной реализации отмеченных рисков, предложение мероприятий по минимизации ущерба и, наконец, их стоимостная оценка. К дополнительным, но также весьма значимым результатам качественного анализа следует отнести определение пограничных значений возможного изменения всех факторов (переменных) проекта, проверяемых на риск.

Количественный подход к анализу проектных рисков базируется на информации, полученной в ходе качественного анализа, и предполагает численное определение отдельных рисков и риска проекта (решения) в целом. На этом этапе в ряде случаев определяются численные значения вероятности наступления рисковых событий и их последствий, осуществляется количественная оценка степени (уровня) риска, определяется допустимый в данной конкретной обстановке уровень риска.

В исследованиях, посвященных проблеме риска, встречается много различных методов количественной оценки риска. Наиболее часто встречающимися методы количественного анализа рисков:

1) статистические методы оценки;

2) метод экспертных оценок;

3) метод аналогий;

4) группа аналитических методов.

Основная задача статистических методов оценки рисков – определение вероятности наступления отдельного неблагоприятного события на основе статистического исследования имеющихся данных о деятельности конкретного рискового объекта (организации) в прошлом. Количественно частные риски оцениваются с использованием показателей дисперсии, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации. Статистические методы – одни из наиболее распространённых методов.

Преимущество – в простоте математических расчетов, недостаток – необходимость большого числа наблюдений.

Главное преимущество метода экспертных оценок заключается в возможности использования опыта экспертов и учета влияния разнообразных качественных факторов. Процедура экспертной оценки: разрабатывается перечень критериев оценки в виде экспертных (опросных листов), для каждого критерия назначаются соответствующие весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. Затем по каждому критерию составляются варианты ответов, веса которых уже неизвестны экспертам. Эксперты, Далее заполненные экспертами листы обрабатываются и выдаётся результат проведённой экспертизы. Подбор экспертов – самая серьёзная проблема.

Метода аналогий основан на анализе всех имеющихся данных об уже реализованных инвестиционных проектах, имеющих высокую степень сходства с оцениваемым. Это делается с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риск часто повторяющихся проектов, например в строительстве.

Полученные данные обрабатываются для выявления зависимостей в законченных проектах, это позволяет выявлять потенциальный риск при реализации нового инвестиционного проекта.

Группу аналитических методов можно разделить на две подгруппы в зависимости от привлечения вероятностных распределений:

• методы без учета распределений вероятностей;

• методы с учетом распределений вероятностей.

Методы без учета распределений вероятностей

Методы без учета распределений вероятностей являются относительно «старыми» способами учета риска и предполагают построение детерминированных и вероятностных аналитических моделей риска. Они представлены:

• анализом чувствительности критериев эффективности проекта;

• анализом сценариев;

• методом корректировки отдельных параметров проекта;

• методом построения «дерева решений» (основанном на использовании теории принятия решений в условиях риска).

А нализ чувствительности критериев эффективности (NPV, IRR и др.) – простейший и наиболее часто используемый количественный метод исследования рисков. С его помощью можно показать, как изменяется значение некоторого критерия эффективности (например NPV) при изменении значения заданной переменной (фактора воздействия). С его помощью характеризуется степень устойчивости проекта к возможным изменениям условий реализации и выявлены наименее и наиболее рискованные для проекта факторы.

Возможная неопределенность условий реализации проекта может учитываться также путем корректировки параметров проекта:

• сроки строительства и выполнение других работ увеличиваются на среднюю величину возможных задержек;

• учитывается среднее увеличение стоимости строительства, обусловленное ошибками проектной организации, пересмотром проектных рдений в ходе строительства и непредвиденными расходами;

• учитывается запаздывание платежей, неритмичность поставок сырья и материалов, допускаемые персоналом нарушения технологии и т.п.;

увеличивается норма дисконта.

Методы оценки с учетом распределений вероятностей

Самые популярные из них – метод Монте-Карло и метод на основе теории принятия решений (с помощью «дерева принятия решений»).

С помощью метода Монте-Карло можно построить имитационную математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта и связь между изменениями параметров, получить распределение доходности проекта. Метод – самый сложный и самый корректный.

Метод на основе теории принятия решений.

Дерево решений – это графическое изображение принятия решений, в котором отражены альтернативные решения, альтернативные состояния среды, соответствующие вероятности и выигрыши для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.

Рисуют дерево слева направо. Места, где принимаются решения, обозначают квадратами, места появления исходов – кругами ⃝, возможные решения – пунктирными линиями -----------, возможные исходы – сплошными линиями ^{______________}.

Для каждой альтернативы считается ожидаемая стоимостная оценка (EMV) – максимальная из сумм оценок выигрышей, умноженных на вероятность реализации выигрышей, для всех возможных вариантов.

На практике при анализе дерева решений часто сталкиваются с трудностью количественной оценки возможных исходов. Субъективные вероятности также являются неопределенными величинами, и модель очень чувствительно реагирует на изменение этих вероятностей. Дерево решений обеспечивает (насколько это возможно) количественную оценку последствий принимаемых решений.

Дата добавления: 2014-01-04