Современные классификации предпринимательских рисков

Предлагаемая  система оценки систематического инвестиционного  риска учитывает обозначенные выше соображения, однако может быть использована только для оценки систематических рисков проектов в условиях комплексной оценки рисков проекта.

Эксперты  дают следующие оценки проекту (табл. 2):

Таблица 2

Оценка  систематических инвестиционных рисков

Оценка	Характеристика
10	Хорошо развитая правовая система. Хорошо  развитая финансовая система. Богатая история прозрачных финансовых отчетов.
30	Развитая правовая система. Развитая  финансовая система. Прозрачность  финансовых отчетов увеличивается.
50	Развитая правовая система. Финансовая  система начинает развиваться. Контрактные традиции развиваются. Прозрачность  финансовых отчетов только появляется.
100	Нет правового статуса для проектного финансирования. Законодательство  о банкротстве не работает или  не развивается. Банковский  сектор плохо контролируется. Незначительная  контрактная культура.

 

Систематические риски определяются на рынке недвижимости такими факторами, как низкая ликвидность  актива, нестабильность налогового законодательства, изменения в уровне конкуренции  на рынке недвижимости и рынке  капитала, длительность делового цикла  на рынке недвижимости, демографическая  тенденция в стране в целом  и по регионам, тенденции занятости  работоспособного населения, инфляция и риск изменения процентных ставок на рынке капитала.

Систематический риск не поддается диверсификации и  отражает связь уровня риска инвестиций в недвижимость со среднерыночным уровнем  риска.

 

3. Методы оценки риска

 

Методы качественной оценки риска  вложений

 

Анализ уместности затрат. Этот метод, ориентированный на выявление социальных зон риска, базируется на предположении, что перерасход средств может быть вызван одним или несколькими из четырех следующих факторов:

- изначальная  недооценка стоимости проекта  в целом или его отдельных  фаз и составляющих;

- изменение  границ проектирования, обусловленное  непредвиденными обстоятельствами;

- отличие  производительности машин и механизмов  от предусмотренной проектом;

- увеличение  стоимости проекта в сравнении  с первоначальной вследствие  инфляции или изменения налогового  законодательства.

Эти факторы  могут быть детализированы. В каждом конкретном случае несложно составить  контрольный перечень возможного повышения  затрат по статьям для каждого  варианта проекта или его элементов.

Процесс утверждения ассигнований разбивается  на стадии, которые должны быть связаны  с фазами реализации проекта и  основываться на дополнительной информации о проекте, поступающей по мере его  разработки. Поэтапное выделение  средств позволяет инвестору  при первых признаках того, что  риск вложений растет, или прекратить финансирование проекта, или же начать поиск мер, обеспечивающих снижение затрат.

Метод аналогий. При анализе рискованности нового проекта строительства промышленного объекта полезными могут оказаться сведения о последствиях воздействия неблагоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты. В связи с этим представляет определенный интерес опыт авторитетных западных страховых компаний, которые публикуют регулярные комментарии о тенденциях, наблюдаемых в наиболее важных зонах риска строительства промышленных объектов; спросе на конкретную продукцию; цен на сырье, топливо и землю; рейтингах надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний и т. п.

Оперируя  методом аналогий, следует проявлять  определенную осторожность, так как, даже основываясь на самых тривиальных  и известных случаях неудачного завершения проектов, очень трудно сформулировать предпосылки для  анализа, исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срыва проекта. Дело в том, что для большинства подобных ситуаций характерны следующие особенности:

• возникающие осложнения нередко наслаиваются друг на друга, так как имеют длительный «инкубационный» период;
• они качественно различны;
• их эффект проявляется как результат сложного взаимодействия.

 

Методы количественной оценки риска  вложений

 

Количественная  оценка риска, т. е. численное определение  размеров отдельных рисков и риска  проекта в целом, сложнее качественной. Сначала все риски измеряют в единицах, свойственных каждому из них, затем — в денежных единицах и, наконец, оценивают риск проекта в целом.

Рассмотрим  основные методы количественной оценки риска.

Вероятностная оценка. Это — наиболее очевидный способ оценки риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Применительно к задачам инвестирования методы теории вероятности сводятся к определению вероятности наступления определенных событий и выбору из нескольких возможных событий самого вероятного которому соответствует наибольшее численное значение математического ожидания. Математическое ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

Данный  критерий, носящий название линейной комбинации математического ожидания и дисперсии, довольно часто используется в экономических исследованиях, поскольку с его помощью легко  и удобно разделять риски в  целях их независимой оценки. Так, необходимо разделять доход (ущерб), имевший место вследствие заключения рискового контракта с подрядной  организацией, и доход, имевший место  вследствие изменения проектной  документации в ходе строительства  объекта.

Можно было бы привести еще ряд нелинейных моделей  оценки риска в рамках общего вероятностного подхода, но следует отметить, что  линейная модель до сих пор чаще всего используется во многих областях экономических исследований благодаря  ее простоте и методической ясности. Хотя она дает довольно грубое приближение  к истинной мере риска, на практике этого как правило оказывается достаточно. Последнее положение особенно верно в отношении крупномасштабных проектов, реализуемых в промышленности, при недостатке информации, статистических данных, не говоря уже о нестабильности политического, общеэкономического и законодательного фона.

В рекомендациях  Всемирного Банка по проектному анализу  названы три наиболее приемлемых подхода к оценке риска:

- Анализ  чувствительности, при котором исследуется влияние определенных (± 5, ± 10, ± 15 %) вариаций наиболее важных для проекта исходных (входных) параметров (объема инвестиций, доходов и расходов, нормы дисконтирования и т. п.) на устойчивость показателей эффективности проекта;

- Метод  статистических испытаний (метод  Монте-Карло), который предполагает  выбор значений недетерминированных  ключевых исходных параметров  случайным образом; 

- Метод  сценариев (метод формализованного  описания неопределенности), который  основывается на проработке опытными  экспертами сценариев нескольких  типовых вариантов развития событий  по проекту и соответствующих  им значений динамики выпуска  продукции, доходов, расходов  и т. д., а также на расчете  для каждого сценария чистого  дисконтированного дохода (ЧДД) и других показателей эффективности проекта.

Разберем  подробнее каждый из названных методов.

Анализ  чувствительности. Это один из основных методов количественного анализа  риска, трудоемкий, но при использовании  соответствующего программного обеспечения  — весьма показательный и точный. Суть его состоит в следующем: чем сильнее реагируют показатели экономической эффективности проекта на изменения входных величин, тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Анализ  чувствительности позволяет определить ключевые (с точки зрения устойчивости проекта) параметры исходных данных, а также рассчитать их критические, т. е. предельно допустимые, значения.

На первой стадии анализа чувствительности обычно строятся (по трем-пяти точкам) диаграммы, отражающие зависимость выбранных  результирующих показателей от исходных параметров при изменении последних. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить ключевые параметры, в наибольшей степени влияющие на оценку проекта.

На следующем  этапе определяются критические  для проекта значения ключевых параметров. В простейшем случае, например, находят  так называемую точку безубыточности (англ. break - even point ), отражающую минимально допустимый объем производства (продаж), при котором проект уже не приносит прибыли, но еще не становится убыточным. Если же речь идет о финансировании за счет кредитов, то критическим значением будет минимальная ссудная ставка, при которой доходы от проекта не погашают задолженности. Кроме того, может быть получено n -мерное (по числу критических точек) описание поля допустимых значений, в пределах которого проект остается состоятельным.

Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Этот метод первоначально использовался  в системе ПЕРТ ( PERT Master Advance ) для вычисления ожидаемой продолжительности проекта в целом и каждого его этапа, а затем нашел применение при количественной оценке неопределенности. В основе его лежит все та же модель вероятностной оценки рисков, получившая развитие в направлении оценки комплексного воздействия рисков на итоговые экономические показатели проекта.

В большинстве  случаев при реализации проектов возникают технологические и  иные перерывы или вносятся изменения, которые приводят к прямому и  косвенному (обусловленному дополнительными  затратами времени) росту расходов.

Соответственно  выделению трех категорий рисков, влияющих на объем работ, продолжительность  стоимость их выполнения, модель включает матрицы объема, продолжительности  и стоимости.

Матрица объема работ содержит вариантный ряд  данных об объеме работ по проекту, который может меняться в зависимости  от изменения условий реализации проекта, так же как и вариантный ряд данных о продолжительности  работ, содержащийся в матрице продолжительности  работ.

Матрица стоимости соотносит текущие  данные об объеме работ с переменными.

Матрица текущего финансового состояния  рассчитывает потребность в кредитах, обусловленную увеличением стоимости  работ или задержкой поступлений.

Блок  расчета штрафных санкций позволяет  оценить вероятный размер исков, которые могут быть возбуждены из-за изменения объемов работ и  задержки их выполнения с учетом условий  контракта, инфляции и т. п.

Блок  расчета критического пути определяет возможные задержки завершения отдельных  этапов работ и проекта в целом.

На практике метод Монте-Карло применяется для оценки рисковых ситуаций, которые могут возникнуть при реализации строительных проектов, осложнив отношения инвестора и подрядчика. Важно отметить два обстоятельства:

• метод Монте-Карло не дает эмпирической формулы для определения продолжительности работ и затрат на проект, так как нет двух подрядных организаций, которые вели бы строительство одинаково;
• практическое приложение метода требует соответствующего программного обеспечения (правда, при наличии « MS Excel » программу под метод Монте-Карло может написать любой квалифицированный пользователь) и доступа к аппаратным средствам.

Идея  метода Монте-Карло чрезвычайно  проста и состоит она в следующем. Вместо того чтобы описывать случайное  явление с помощью аналитических  зависимостей, производится «розыгрыш» — моделирование случайного явления  с помощью некоторой процедуры, дающей случайный результат. Произведя  такой «розыгрыш» очень большое  число раз, мы получаем статистический материал — множество реализаций случайного явления, — который можно  обработать обычными статистическими  методами.

При большом  количестве «розыгрышей» с помощью  метода Монте-Карло можно, используя  центральную предельную теорему  теории вероятностей, получить средний  результат, распределенный приближенно  по нормальному распределению.

Метод сценариев. Этот метод, называемый также формализованным описанием неопределенностей, наиболее сложен с технической точки зрения и включает следующие этапы:

• описание всего множества возможных условий реализации проекта (либо в форме сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта) и отвечающих этим условиям затрат (включая возможные санкции и затраты, связанные со страхованием и резервированием), результатов и показателей эффективности;
• преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;
• определение показателей экономической эффективности проекта с учетом неопределенности условий его реализации — показателей ожидаемой эффективности.