Управление риском

из "Управление современной компанией "

Любые решения, принимаемые менеджерами, не застрахованы от рисков. Риск — вероятность неблагоприятного исхода, когда компания не получает ожидаемого результата. Поэтому, принимая решение, управляющие должны учитывать не только ожидаемую эффективность от реализации тех или иных проектов, но и оценивать степень их риска. Любое мероприятие требует определенных затрат, однако ожидаемый эффект от мероприятия может быть и не достигнут. [c.349]
Риск конкретного проекта может привести к существенному ухудшению технико-экономических показателей деятельности компании. Инвесторы начинают оценивать вложения в активы данного предприятия как рисковые, что приводит к снижению стоимости акций и рыночной капитализации компании. Поэтому, обладая информацией об ожидаемой эффективности того или иного проекта, менеджеры должны оценивать риски, связанные с его реализацией, сопоставлять прогнозируемый доход с риском и только после этого принимать решения об осуществлении проекта. Рассматривая риск как вероятность неполучения ожидаемого результата, следует учитывать, что он может возникнуть, а может и не возникнуть. [c.349]
В свою очередь, каждый из трех видов внутренних рисков включает другие возможные риски (рис. 24.1). [c.351]
Рассмотрим два инвестиционных проекта, по которым известны ожидаемая доходность и вероятность ее достижения (табл. 24.1). В таблице представлены данные по трем сценариям возможного развития событий пессимистический, средний и оптимистический, а также вероятность их совершения. Сумма вероятностей равна единице. [c.351]
Наиболее вероятная доходность по проекту А и проекту В будет одинаковой и составит 30%. Однако разброс ожидаемых уровней доходности по проекту В больше (он колеблется от 10 до 50%), в то время как по проекту Л вариация уровней доходности ниже — от 20 до 40%. Проект В является более рисковым, так как отклонение ожидаемых уровней доходности от наиболее вероятного результата больше. [c.352]
Таким образом, вариант В имеет более высокое значение дисперсии, и его можно оценить как более рисковый. Если менеджеры не склонны рисковать, то они отдадут предпочтение проекту А. [c.352]
Для нормального распределения вероятность того, что значения попадут в интервал, ограниченный +а, составляет около 68%, вероятность попадания в интервал 2а составляет 95%, а вероятность того, что значения попадут в интервал 3а, превышает 99%. Для рассматриваемых проектов стандартное отклонение для проекта Л равно 7,07, а для проекта В — 14,1. [c.353]
В рассматриваемом примере коэффициент вариации составляет для проекта А = 7.03/30 = 0,24, для проекта В— 14,1/30 = 0,47. Чем выше коэффициент вариации, тем больше размер риска на единицу результата. Следовательно, проект б, имеющий более высокий коэффициент вариации, является более рисковым. В нашем примере решения о степени рисковости проектов можно было принять, не прибегая к расчету коэффициента вариации, а используя только показатели дисперсии или стандартного отклонения, так как математическое ожидание вероятностного распределения у обоих проектов одинаковое. Если же показатели математического ожидания вероятностного распределения различаются, то вывод об уровне риска проектов сделать на основе только показателей дисперсии и стандартного отклонения не представляется возможным. Проиллюстрируем это на примере двух проектов Си D (табл. 24.2). Рассматриваются также три сценария событий оптимистический (вероятность совершения которого составляет 75%), средний (50%) и пессимистический (25%). [c.353]
Стандартное отклонение по проекту D выше, чем по проекту С, т. е. по проекту D больше разброс ожидаемых значений доходности от наиболее вероятного, соответственно выше и риск. Однако степень риска, измеряемая коэффициентом вариации по проекту D, составляет 0,25, а по проекту С — 0,26. В расчете на единицу доходности риск по проекту D меньше, и руководство компании должно выбрать для реализации именно данный проект. [c.354]
Измерение риска на основе дисперсии базируется на показателях вероятности наступления события по каждому из рассматриваемых сценариев. Однако оценка события и вероятность его совершения меняются со временем в зависимости от внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на деятельность компании. Когда пройден ряд этапов и получены промежуточные результаты, можно более точно оценить вероятность совершения следующих событий. Как правило, результат первого этапа оказывает влияние на результаты второго и последующих этапов. Поэтому существует определенная зависимость между результатами, полученными в разные периоды при реализации проекта. [c.354]
Важно учитывать, что результат, достигнутый по окончании первого периода, приведет к некоторому множеству вариантов развития событий в следующем периоде. Если по результатам периода I будет достигнут другой результат из-за развития событий по иному сценарию, то в дальнейшем появится другое множество вариантов. Для оценки временного фактора, когда по мере перехода от одного этапа к другому меняются математическое ожидание и дисперсия вероятностного распределения, строится дерево вероятностей (рис. 24.2). [c.354]
Денежные j( потоки, руб. [c.354]
На рис. 24.2 представлены денежные потоки в течение трех периодов. По истечении периода I могут быть достигнуты два результата лучший — верхняя ветвь и худший — нижняя ветвь. Каждый из полученных результатов, в свою очередь, дает несколько последующих вариантов, так как при достижении лучшего варианта по итогам периода I развитие будет осуществляться по одному сценарию, а в случае получения худшего результата — по другому. Аналогичная картина наблюдается при завершении II этапа и переходе к III этапу. [c.355]
В рассматриваемом примере начало I этапа не зависит от событий, которые были прежде. Вероятные результаты получаются при завершении I этапа (первые две ветви). Их называют исходными вероятностями. Для всех последующих периодов результаты зависят от хода развития предыдущих событий. Поэтому вероятности, соответствующие в нашем примере II и III этапам, называют условными. Следовательно, если рассмотреть цепочку исходной и условных вероятностей вместе, то получим совместную вероятность развития событий. [c.355]
Рассмотрим пример расчета чистых денежных потоков по проекту для двух периодов. Первоначальные вложения составили 20 млн. руб. в период 0. В результате этих вложений возможны два варианта денежных потоков на I этапе. С вероятностью 0,4 будет получен результат - 10 млн. руб., т. е. убыток, и с вероятностью 0,6 будет положительный денежный поток, равный 15 млн. руб. (табл. 24.3). [c.355]
Отрицательный поток на I этапе в размере 10 млн. руб. вызывает в периоде И с вероятностью 0,3 денежный поток, равный 12 млн. руб., и с вероятностью 0,7 - денежный поток, равный 22 млн. руб. Положительный поток в размере 15 млн. руб., в свою очередь, на И этапе с вероятностью 0,4 вызывает денежный поток в сумме 30 млн. руб. и с вероятностью 0,6 -денежный поток, равный 40 млн. руб. Таким образом, исходная вероятность в размере 0,4 разделяется на совместные вероятности 0,12 и 0,28, а исходная вероятность 0,6 - на 0,24 и 0,36. [c.355]
Математическое ожидание, рассчитанное как средневзвешенная величина чистых текущих стоимостей по каждой ветви, где в качестве весов выступает совместная вероятность, составляет 8,71 млн. руб. На основе математического ожидания можно рассчитать дисперсию, стандартное отклонение и коэффициент вариации для данного проекта. [c.356]

Вернуться к основной статье