Анализ чувствительности
Лекция 4 ( 1 )Процесс анализа рисков Процесс анализа риска может включать в себя:
Представляется возможным выделение следующей последовательности действий при анализе рисков:
Характеристика методов анализа рисков Анализ литературы и практический опыт показывают, что цели (назначение) оценки риска, возможности получения необходимой информации, а также затраты времени, финансовых или иных ресурсов, которые предприниматели или управленцы считают приемлемыми для проведения данной работы, могут существенно различаться. Именно поэтому существующие подходы, конкретные методики и формы представления информации по оценке риска весьма разнообразны. В частности различают количественную и качественную оценку риска.
разнообразны. В частности, р Рисунок - 2. Структура методов оценки предпринимательских рисков Качественный подход заключается в детальном и последовательном рассмотрении содержательных факторов, несущих неопределенность, и завершается формированием причин основных рисков. Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой – описательной, но, по существу она должна привести аналитика-исследователя к количественному результату – стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и «стабилизационных» мероприятий. Таким образом, главная задача качественного подхода – выявить и идентифицировать возможные виды рисков, свойственных изучаемому объекту, что производится в соответствии с одной из приведенных в предшествующем разделе классификаций. Кроме того, определяются и описываются причины и факторы, влияющие на уровень данного вида риска. Это, во-первых. Во-вторых, требуется описать и дать стоимостную оценку возможного ущерба от проявления риска, и, в-третьих, предложить систему антирисковых мероприятий, рассчитав их стоимостной эквивалент. Количественный подходк анализу рисков сводится к определению некоего параметра характеристики рисковой ситуации, выраженного в виде определенной величины. Такая оценка риска отличается не только многообразием, но и сложностью представления в баллах, процентах, ожидаемом ущербе (денежных единицах, натуральных показателях) в абсолютном выражении и в расчете на единицу вложенного капитала, с выделением по показателю величины возможных потерь зон допустимого, критического и иных рисков. На практике представляется достаточно затруднительным провести четкую границу между качественным и количественным подходами к анализу рисков, поскольку практически каждый метод сочетает в себе описательную и расчетную составляющие. – описательный; – статистический; – вероятностный; – нормативный. Описательный подход. Главная задача описательного подхода заключается в определении факторов риска, этапов и работ, при выполнении которых риск возникает, то есть установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски. Основное преимущество такого инструмента, как экспертные оценки, заключается в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа и учета влияния разнообразных качественных факторов. Методика экспертной оценки может включать комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации. Центральной «фигурой» экспертной процедуры является сам эксперт – специалист, использующий свои способности (знания, умение, опыт, интуицию и т.п.) для нахождения нужного, наиболее эффективного решения. Экспертный риск-анализ обладает рядом очевидных достоинств: · наличием хорошо разработанных методик проведения и их компьютерной поддержки; · определенной возможностью проведения оценки до расчета эффективности проекта. К существенным недостаткам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок. Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны: а) иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении информации; б) обладать достаточным уровнем креативности мышления и необходимыми знаниями в соответствующей предметной области; в) быть свободными от личных предпочтений в отношении исследуемого объекта (не лоббировать его). Вопросники Роза рисков На основе экспертных оценок разработан наглядный метод оценки рискованности инвестиционного проекта, условно называемый «розой рисков», или «звездой рисков». Эксперты, изучив документацию и бизнес-план исследуемого проекта, проводят балльную оценку (например, по 10-балльной шкале) его факторов, проверяемых на риск. При этом, чем выше балл, тем выше рискованность. Как и ряд других экспертных методов, данный подход не является количественно точным, но позволяет сопоставить различные факторы проекта. – проработка рынка – 4 балла; – производственный план – 7 баллов; – наличие концепции управления проектом – 9 баллов; – анализ себестоимости – 5 баллов; – анализ конкурентов – 6 баллов; - финансирование – 8 баллов; -мотивация команды проекта – 3 балла; – проработка бизнес-плана – 7 баллов Проведенное экспертами аналитическое исследование можно проиллюстрировать графически в виде упомянутой «розы рисков», изображенной на рис. 3.
Рисунок 3 Роза рисков
«Роза рисков» оцениваемого проекта (см. рис. 3) указывает на недостаточность проработки концепции управления проектом и вопросов финансирования. Спираль рисков Дальнейшее развитие этого метода достигается с помощью графического построения «спирали рисков» (рис. 4), отражающей упорядочивание (ранжирование) факторов риска.
Оценка риска с помощью экспертного листа Еще один вариант экспертного подхода предлагает такую последовательность: – определить по стобалльной шкале приемлемый для организации, реализующей данный проект, предельный уровень по каждому виду риска; – установить по десятибалльной шкале при необходимости дифференцированную оценку уровня компетентности экспертов, являющейся конфиденциальной. Экспертную оценку риска рекомендуется производить с учетом вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данного риска для успешного завершения проекта (по стобалльной шкале). Возможная форма такого экспертного листа – представлена в табл. 1. Таблица 1 Форма экспертного листа
Данные такого листа сводятся разработчиком проекта в таблицы, отражающие интегральный уровень по каждому виду риска, а также степень компетентности эксперта. Полученные результаты анализируются, и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта.Если принятый предельный уровень одного или нескольких видов риска ниже полученных интегральных значений, необходимо перейти к разработке комплекса мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуществить повторный анализ риска. Следующий способ также базируется на работе с экспертными листами и балльной оценке риска (табл. 2, 3). Отметим, что в ходе риск-анализа важно выявить так называемые независимые конечные или простые риски, которые нельзя представить в виде комбинации каких-либо компонентов. Проведение экспертной оценки эффективнее, если использует именно такие риски. Таблица 2 Балльная экспертная оценка риска
Проведение экспертных опросов будет более показательным и результативным, если оно сопровождается: • выявлением факторов наибольшего риска, т.е. тех составляющих инвестиционного проекта, которые получили самые низкие балльные оценки; • исследованием балльной системы в заданных системах весов (т.е. расчет рейтинга проекта, что особенно важно при существовании альтернативных проектов), причем выбор весов тоже может быть объектом дополнительного исследования. Метод Дельфи Метод экспертной оценки рисков, описанный ранее, следует дополнить его разновидностью, так называемым методом Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью. 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 «ловушек» группового принятия решения и доминирования мнения лидера. Обработанные и обобщенные результаты через управляемую обратную связь сообщаются каждому члену экспертной комиссии. Таким образом, снимается возможность психологического дискомфорта, связанного с персонификацией каждой оценки, после чего оценка может быть повторена. Качество экспертной оценки проектных рисков в большой степени зависит от качества подбора экспертов, чему необходимо уделять серьезное внимание. SWOT – аббревиатура английских слов Strength – сила, Weakness – слабость, Opportunity – возможность, Threat – угроза. Это качественный подход, базирующийся на сравнении («взвешивании») противоположных качеств предприятия (проекта): 1. В чем состоят сильные стороны анализируемого объекта? Какие его составляющие являются более развитыми, продвинутыми по сравнению с другими предприятиями? (Например, опыт персонала, наличие производственных мощностей, умение применить данную технологию и т.д.). 3. Какие дополнительные возможности возникают в ходе и после реализации рассматриваемых решений? Необходимо принимать во внимание не только материализованные выгоды – доходы, а и те результаты, которые создают базу, предпосылки (возможности) для дальнейшего развития предприятия (например, проекты по развитию инфраструктуры). 4. Какие факторы могут помешать успешной реализации рассматриваемого проекта или сделать ее невозможной, бессмысленной? (Например, реализация инновационного проекта будет невозможна, если лидер проекта или основной разработчик уйдет из данного проекта или возникнет сильный конкурс).
Применительно к анализу рисков SWOT-анализ рекомендуется проводить по следующей схеме:
В результате SWOT-анализа разрабатываются мероприятия по преодолению или во избежание самых серьезных слабостей и противостоянию или во избежание наиболее сильных угроз.
Статистические методы
С другой стороны, статистический метод предполагает определение степени риска при помощи расчета статистических показателей, характеризующих среднее ожидаемое значение и колеблемость возможного результата. – средним ожидаемым значением; – колеблемостью (изменчивостью) ожидаемого результата. Среднее ожидаемое значение – значение величины события, связанного с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого где X – величины возможных результатов, f – вероятности результатов. X х f – математическое ожидание М. Например, есть возможность вложить 300 руб. под 7 % годовых, но доход будет получен с вероятностью 0,85 с вероятностью 0,05 вернут только сумму вклада, с вероятностью 0,1 не вернут ничего. X1 = 300 х 1,07 -300 = 21 руб. (в случае вложения на год), X2 = 0 руб. X3 = – 300 руб. Для второго варианта вложения X1 = 300 х 1,05 – 300 = 15 руб. X2 = 0 руб. X3 = – 300 руб. Далее определим математическое ожидание дохода М. Для первого варианта вложения: М1 = Х1 х f1 = 21 х 0.85 = 17,85 руб. М2 = 0 х 0,05 руб. М3 = (– 300) х 0,1 = (– 30) руб. Для второго варианта вложения М1 = 15 х 0,9 = 13,5 руб. М2 = 0 х 0,02 = 0 руб. М3 = (– 300) х 0,08 = (– 24) руб. Далее, применяя формулу средней арифметической взвешенной, можно определить среднее ожидаемое значение для каждого из случаев вложения средств. Наиболее простым является расчет показателя размаха вариации R как разницы между максимальным и минимальным наблюдаемыми значениями признака. Однако размах вариации показывает лишь крайние значения признака. Повторяемость промежуточных значений здесь не учитывается. Показатель среднего линейного отклонения нашел широкое применение на практике, однако этот показатель усложняет расчеты вероятностного типа, затрудняет применение методов математической статистики. Поэтому в статистических научных исследованиях для измерения вариации чаще всего применяют показатель дисперсии. Дисперсия признака определяется на основе квадратической степенной средней: П В общей теории статистики показатель дисперсии является оценкой одноименного показателя теории вероятностей и (как сумма квадратов отклонений) оценкой дисперсии в математической статистике, что позволяет использовать положения этих теоретических дисциплин для анализа социально-экономических процессов. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости. Среднеквадратическое отклонение имеет симметричный характер относительно ожидаемого результата, но в реальной жизни возможность получения больших доходов (выигрыш в азартной игре) не ассоциируется с риском, как в случае получения меньших доходов или убытка. Коэффициент вариации n рассчитывается как отношение среднего квадратического отклонения к среднему ожидаемому значению, выражается в процентах, характеризует интенсивность вариации, но являясь относительной величиной, позволяет сопоставлять различные варианты, например, вложения капитала с целью определения наименее рискованного. 10–25 % – умеренная колеблемость; свыше 25 % – высокая колеблемость. Например, требуется оценить рискованность вложения в активы «А» и «Б», если известно, что доходность по активу «А» по месяцам составляла соответственно 2 %, 4 %, 3,6 %, 3,8 %, 5 % при сумме вложений в 200, 500, 250, 250 и 300 денежных единиц в месяц. Доходность по активу «Б» по месяцам составляла соответственно 3 %, 2 %, 4 %, 2 %, 3 % при сумме вложений в 250, 300, 350, 500 и 400 денежных единиц. где Извлекая из величины дисперсии корень квадратный, получим среднее квадратическое отклонение. По активу «А» его величина составит 0,86, по активу «Б» – 0,76. Для того, чтобы сопоставить колеблемость доходности по двум видам активов, используется коэффициент вариации, который в нашем случае составит по активу «А» 22,4 %, по активу «Б» – 27,6 %. Чем выше значение коэффициента вариации, тем выше риск вложений в данный вид активов. Соответственно, актив «Б» можно считать более рисковым, чем актив «А». Вероятностный подход Одним из первых ученых, обративших внимание на проблему неопределенности в рамках современной экономической теории, был американский экономист Фрэнк Найт (1885–1974). Он различал два типа вероятности: математическую (или априорную) и статистическую. Вероятность первого типа определяется общими, заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры, обозначенной на игральной кости, равна одной шестой. Априорная вероятность – это абсолютно однородная классификация случаев, во всем идентичных. Вероятность второго типа можно определить лишь эмпирически. Например, вероятность возникновения пожара в данном конкретном здании. Конечно, имеется определенная статистика, однако она относится к другим зданиям города, каждое из которых имеет свою специфику. Здесь трудно отделить случайное от необходимого и практически невозможно устранить все случайные факторы. Здесь нет полной однородности внутри выделяемого класса, отсутствуют равновероятные альтернативы и поэтому нельзя точно определить вероятность с помощью априорных математических вычислений. Математическое ожидание определяется как произведение абсолютной величины события на вероятность его наступления. Сущность метода аналогий, также имеющего в основе вероятностный подход к оценке риска,состоит в анализе всех наличных данных, касающихся осуществления предприятием аналогичных проектов в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве. Если строительная фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным проектам, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь. Метод аналогий чаще всего используется в том случае, если другие инструменты оценки риска неприемлемы; он связан с использованием базы данных о рисках аналогичных проектов. Анализ чувствительности Анализ чувствительности – это наиболее простой путь количественного анализа рисков, чаще всего применяемый в практике анализа проектов. Он основан на последовательно-единичном изменении всех проверяемых на рискованность переменных: на каждом шаге только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов, что приводит к пересчету значения используемого критерия. Целью его проведения является определение степени влияния каждого из варьируемых факторов на результат проекта. В отличие от предыдущего метода в качестве информационной основы используются данные потока денежных средств инвестиционного проекта. В качестве интегральных показателей, характеризующих результаты проекта, обычно рассматривают критерии проектной эффективности (NPV, IRR, РВР, PI). В ходе классического анализа чувствительности, применяемого к проекту, рассматривается последовательно-единичное влияние на конечный результат проекта (его эффективность) только одного варьируемого параметра (фактора, переменной), проверяемого на риск, при сохранении неизменными всех остальных параметров. Обычно при проведении анализа чувствительности выделяют две основных категории факторов по их влиянию: на объем поступлений;
Кроме того, к факторам прямого воздействия относят:
В условиях высокой инфляции особо исследуются такие факторы, как факторы времени: · длительность производственно-технологического цикла; · время, затрачиваемое на реализацию готовой продукции; · время, затрачиваемое на поступление денежных средств от реализации продукции (эффективность работы банковской системы, транспортные проблемы при оплате посредством аккредитива, взаимные неплатежи, условия реализации продукции (продажа в кредит и лизинг)); · договорное время задержки платежей; · формирование и управление запасами (страховой запас готовой продукции на складе, страховой производственный запас сырья и материалов, динамически формируемый производственный запас); · условия формирования капитала. В России сейчас действуют два ограничения, которые необходимо учесть: · дефицит акционерного капитала как следствие низкого уровня доходов населения и низкой привлекательности долгосрочных инвестиций; · высокая стоимость заемного капитала, включая проценты по кредитам и затраты на обеспечение гарантий. Применение анализа чувствительности и выбор варьируемых компонентов, влияющих на устойчивость проекта, безусловно, должны определяться для каждого конкретного проекта с учетом его специфики. Анализ сценариев (Scenario analysis, What-If analysis) Анализ сценариев позволяет исправить основной недостаток анализа чувствительности, так как включает одновременное (параллельное) изменение нескольких факторов риска и таким образом представляет собой развитие методики анализа чувствительности. В результате проведения анализа сценариев определяется воздействие на критерии проектной эффективности одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. Основным преимуществом метода является тот факт, что отклонения п
Популярное: Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (658)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |