Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Туризм arrow Планирование туристической деятельности

МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Решение о вкладе капитала, основанное на будущих затратах и прибылях, имеет определенную степень неопределенности, которую нельзя не принимать во внимание. Элементы неопределенности, связанные с проектом, должны быть оценены так, чтобы сделать минимальным воздействие возможных неблагоприятных событий в будущем.

Под риском в проектном анализе понимают вероятность определенного уровня потерь фирмой части своих ресурсов или недополучения доходов или появление дополнительных расходов при реализации проекта. Наиболее эффективными методами анализа обстоятельств неопределенности является анализ чувствительности и анализ степени риска.

Существует соотношение между степенью риска и прибыли, которое обычно точно определяет, что инвестиции, при которых ожидается большую прибыль, неизбежно подлежат высокой степени риска.

Цель анализа риска - дать потенциальным партнерам или участникам проекта нужную информацию для принятия решения о целесообразности участия в проекте и мер их защиты от возможных финансовых потерь.


К качественным методам риска следует отнести экспертный анализ рисков. Как правило, этот вид оценки применяется на начальных этапах работы над проектом. К основным преимуществам этого метода относятся: возможность оценки риска расчетам показателей эффективности, отсутствие необходимости в точных первичных данных и современном программном обеспечении, а также простота расчетов. Однако, экспертный анализ рисков, как и любая экспертная оценка, достаточно субъективный и не всегда позволяет дать независимую характеристику события, анализируется.

Метод анализа чувствительности в некоторой литературе встречается под названием "ранжирование параметров", является использование изменений параметров для определенности жизнеспособности проекта в условиях неопределенности. Эксперт рассчитывает возможное изменение каждого фактора или переменной величины, определяет влияние этого изменения на показатель определенного решения и выделяет существенные факторы или переменные величины для более углубленного изучения. Он определяет количество и указывает на влияние неопределенности и пытается выразить математическим способом отношение среди переменных величин.

Проведение анализа чувствительности предусматривает расчет базовой модели на основе допустимых значений входных переменных проекта, для которой определяется величина чистой приведенной стоимости. Эта величина является основой сравнения с допустимыми возможными изменениями, которые необходимо проанализировать.

Основная проблема проведения подобного анализа заключается в невозможности с одинаковой степенью достоверности и подать все значения переменных, которые существуют в проекте, поскольку некоторые из них едва подлежат прогноза, а для других нет смысла давать точный прогноз, поскольку уже заключен договор на поставку определенного сбыта продукции за фиксированной цене, позволяет спрогнозировать эти показатели ошибок.

Таким образом, суть этого метода заключается в измерении чувствительности основных показателей, определяющих результат проекта (NPV или IRR) к изменению той или иной величины.

Как показатель чувствительности проекта к изменению тех или иных переменных используют показатель эластичности чистой приведенной стоимости (NPV), который вычисляют по формуле [15]:


Преимущество этого показателя в том, что величина его зависит от выбора единицы измерения различных переменных. Чем больше эластичность, тем выше степень зависимости КРУ или внутренней нормы доходности (т.е. ее чувствительности) от рассматриваемой переменной проекта.

Известно, что существует обратная зависимость между затратами на здийснюванисть инвестиционного проекта и показателями эффективности. Это означает, что увеличение расходов на заработную плату приведет к уменьшению чистой приведенной стоимости. Таким образом, числитель в нашей формуле будет отрицательный, а знаменатель положительный, что даст в результате отрицательный коэффициент эластичности. Напротив, в случае уменьшения заработной платы числитель будет положительный, а знаменатель отрицательным, что снова даст нам отрицательный коэффициент. Как правило, отрицательный знак просто игнорируется.

Цель анализа сценариев - рассмотреть экстремальные результаты и вероятность распределения чистой приведенной стоимости проекта. Его создают по трем сценариям: ожидаемым (базовый случай, который был основой проведения анализа чувствительности) и двумя дополнительно разработанными - оптимистическому и пессимистическому. Эффектная подготовка оптимистического сценария проводится с точки зрения наиболее благоприятного окружения проекта. Худший, или пессимистический, сценарий показывает, насколько неудачным окажется проект, если условия его реализации будут гораздо хуже, чем предполагалось.

За исключением очень больших проектов, привлекающих значительные капитальные инвестиции, анализа сценариев будет достаточно для того, чтобы руководство получило представление о характеристики рентабельности проекта. Если эта работа выполняется тщательно, то такой анализ способен достаточно точно показать распределение экстремальных результатов. Однако через сложные взаимосвязи между переменными он не очень удачно показывает середину распределения значений КРУ. Нужны дополнительные сценарии для того, чтобы продемонстрировать точки между двумя экстремальными значениями. Это повысит точность прогноза. К сожалению, обычный и известный способ разработки таких сценариев сложный и требует значительного времени. Эффективность повышается в том случае, когда работу проводят с помощью программного обеспечения и электронных таблиц.

В случае, когда определение вероятности наступления нового сценария реализации проекта можно просчитать с помощью электронных таблиц, проводят анализ риска по методу имитационного программирования, или методом Монте-Карло. По этому методу определяется вид и вероятность распределения масштабов реализации проекта и методом отбора мер значимости неопределенных переменных рассчитывается возможность развития каждой модели.

Алгоритм проведения моделирования Монте-Карло предусматривает:

• определение интервалов возможного изменения основных рискованных переменных проекта, внутри которых эти переменные являются случайными величинами;

· Оценку внутри заданных интервалов видов распределения вероятностей;

· Установление коэффициента корреляции между зависимыми переменными;

· Многократный расчет результирующего показателя, позволяет увидеть распределение частоты для чистой приведенной стоимости проекта;

· Определения вероятности попадания результирующей величины в тот или иной интервал и превышение минимально допустимого значения.

Метод Монте-Карло можно рассматривать как своего рода имитацию будущего в лабораторных условиях. Поскольку соответствующая программа выбирает значения входных переменных из случайных распределений вероятностей, то каждый полученный результат отражает возможное состояние дел в будущем. Каждая из этих комбинаций вполне может осуществиться, причем с одинаковой вероятностью. Поэтому и получаемые результаты также возможны в будущем и одинаково вероятны. На самом же деле, как правило, реализуется лишь один из таких результатов, и мы не можем предсказать, какой именно. Если многие из этих вероятных результатов оказывается нежелательными, он может предотвратить их появление путем отказа от соответствующих инвестиций. И наоборот: если достаточно большое количество этих результатов окажется благоприятной, мы можем решиться и пойти на риск ради получения одного из этих результатов.

Метод моделирования позволяет:

· Исследовать комбинированное воздействие рисков;

· Анализировать последствия накопления рискованных ситуаций;

· Определять влияние рисков на финансовое состояние участников проекта, который может происходить в форме задержек в получении дохода и увеличении ссуды [56].

На первом этапе прогнозирования переменных и чистой приведенной стоимости подбираются ключевые переменные риска, признаются предельные значения их возможных изменений и от распределения, характерного для этих переменных, устанавливаются пределы диапазона (минимального и максимального значения), которые позволяют описать значение, которое может принять переменная, рассматривается. Затем задаются пробные модели, в которых имитируется огромное количество сценариев развития события. Далее на основе этих моделей программа выдает вероятность получения разного уровня чистой приведенной стоимости для проекта, рассматривается.

Вопросы для обсуждения

1. Сфера применения бизнес-планирования.

2. Основные структурные элементы бизнес-планирования.

3. Критерии оценки инвестиционного проекта.

4. Коммерческая эффективность проекта.

5. Бюджетная эффективность проекта.

6. Методы анализа инвестиционных проектов.


 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее