МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ И СПОСОБЫ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ

из "Совершенствование механизма количественной оценки рисков инвестиционных проектов "

Первый шаг на пути к разработке упомянутого алгоритма - это выявление сильных и слабых сторон существующих методов оценки рисков инвестиционных проектов. Для этого необходимо исследовать способы применения этих методов на практике. [c.4]
В целом совокупность методов количественного анализа рисков инвестиционных проектов можно разделить на три группы основанные на вероятностном, критериальном (минимаксном) и интервальном подходах. Существуют также некоторые другие методы количественного учета риска (например, анализ чувствительности, корректировка нормы дисконта и пр.), о которых будет сказано ниже. [c.4]
неклассическая субъективная вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающимся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Различная информация или различные возможности оперирования одной и той же информацией объясняют широкое варьирование субъективных вероятностей. Вероятность, равная нулю, означает невозможность наступления конкретного события вероятность, равная единице, - непременное наступление события. Сумма вероятностей всех возможных вариантов равна единице. [c.6]
На основе вероятностей рассчитываются следующие характеристики. [c.6]
Квадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением. Обе характеристики являются абсолютной мерой риска. [c.7]
К основным методам, использующим в расчетах вероятностный подход, относятся метод имитационного моделирования Монте-Карло и дерево решений. [c.7]
Как правило, производимые во время реализации инвестиционного проекта затраты требуют осуществления финансовых вложений не единовременно, а в течение определенного, достаточно длительного промежутка времени. Такое положение вещей дает менеджеру возможность проводить переоценку своих вложений и оперативно реагировать на изменение конъюнктуры реализации проекта. Риск по проектам, при реализации которых инвестирование средств происходит в течение длительного периода времени, часто оценивается с помощью дерева решений. [c.7]
В основном дерево решений используется для анализа рисков проектов, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития, и особенно полезно в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от ранее принятых решений, и, в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий. [c.7]
Зачастую метод дерева решений отождествляется с разновидностью метода сценариев, так как построение сценария также можно рассматривать как метод, с помощью которого пытаются установить логическую последовательность событий, чтобы показать, как исходя из существующей ситуации может шаг за шагом развертываться будущее состояние. Основное назначение такого сценария - определение генеральной цели развития объекта прогнозирования, формулирование критериев оценки верхних уровней дерева решений. Здесь используются заранее подготовленные прогнозы и материалы по развитию объекта прогнозирования. К ним относятся, в первую очередь, результаты технико-экономического анализа основных производственных процессов. [c.8]
В результате анализа учитывается параллельное изменение факторов, характеризующих финансовые потоки проекта и воздействующих на критерии проектной эффективности, а также их возможная взаимозависимость (корреляция). Считается, что в качестве возможных вариантов целесообразно построить три сценария пессимистический, оптимистический, наиболее вероятный (расчетный). Для каждого из сценариев рекомендуется рассчитывать основные критерии эффективности проекта, размах их вариации (разницу между крайними значениями показателей). [c.8]
Можно учитывать вероятностные оценки при анализе данным методом. Существует способ развития данной методики, при котором после расчета трех вариантов результативных показателей (пессимистический, оптимистический, наиболее вероятный) каждому значению показателя присваивается вероятность его появления. Далее рассчитывается среднее взвешенное критерия эффективности и его среднее квадра-тическое отклонение. [c.9]
При наличии более детальной информации о различных сценариях реализации проекта, вероятностях их осуществления и значениях основных технико-экономических показателей проекта для оценки эффективности проекта можно уточнить результаты, полученные методом анализа сценариев, и рассчитать обобщающий показатель эффективности проекта - ожидаемый интегральный эффект (ожидаемый ЧДД). Такая оценка может производиться как с учетом, так и без учета схемы финансирования проекта. [c.9]
На основе показателей отдельных сценариев определяются обобщающие показатели эффективности проекта с учетом факторов неопределенности - показатели ожидаемой эффективности. Основными показателями, используемыми для сравнения различных проектов (вариантов проекта) и выбора лучшего из них, являются показатели ожидаемого интегрального эффекта (ЧДД) Эож. Эти же показатели используются для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования. Методы определения показателей ожидаемого эффекта зависят от имеющейся информации о неопределенных условиях реализации проекта. [c.9]
При вероятностной неопределенности по каждому сценарию считается известной (заданной) вероятность его реализации. Вероятностное описание условий реализации проекта оправданно и применимо, когда эффективность проекта обусловлена, прежде всего, неопределенностью природно-климатических условий или процессов эксплуатации и износа основных средств. С определенной долей условности колебания дефлированных цен на производимую продукцию и потребляемые ресурсы могут описываться также в вероятностных терминах. [c.9]
Метод имитационного моделирования Монте-Карло применяется при необозримом числе вариантов развития событий. Следует отметить, что, по мнению автора, по отношению к проектам нефтегазового комплекса (особенностями которых являются масштабность, высокая стоимость, существенное влияние на устойчивость экосистем территории их реализации, значимость социального и геополитического аспектов, долгосрочность) речь всегда идет именно о необозримости числа вариантов окружения, в котором могут оказаться проект и его участники. [c.10]
Под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями инвестиционных проектов. При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.п. При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или действиями лиц, принимающих решения. [c.10]
Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта. [c.11]

Вернуться к основной статье