Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков проекта, как уже отмечалось, являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло. [c.213]
В инвестиционном проектировании анализ чувствительности играет важную роль для учета неопределенности и выделения факторов, которые могут повлиять на успешный результат проекта. Кроме того, анализ чувствительности лежит в основе принятия ряда управленческих решений. Так, например, если цена продукта оказалась критическим фактором, то можно усилить программу маркетинга или пересмотреть затратную часть, чтобы снизить стоимость проекта. Если же проведенный количественный анализ рисков проекта выявит его высокую чувствительность к изменению объема производства, то следует уделить внимание мерам по повышению производительности, например, обучению персонала менеджменту и др. [c.219]
Анализ чувствительности- наиболее простой путь количественного анализа рисков. Цель его проведения - определение степени влияния варьируемых факторов на результаты проекта. В качестве информационной основы используются данные потока денежных средств инвестиционного проекта. В качестве интегральных показателей, характеризующих результаты проекта, рассматривают критерии эффективности проекта (NPV, IRR, PI и др.). [c.194]
Метод анализа чувствительности — один из основных методов количественного анализа риска, примитивный, трудоемкий, но при наличии соответствующего программного обеспечения весьма показательный и точный. Суть метода чем сильнее реагируют показатели экономической эффективности проекта на изменения во входных величинах, тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. [c.121]
Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков являются анализ чувствительности, анализ сценариев и имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Количественный анализ рисков, как правило, опирается на некоторый базисный вариант расчета. В ходе качественного анализа определяются проверяемые на риск факторы (переменные) Проекта. В этом случае задача количественного анализа состоит в численной оценке влияния изменений факторов риска на эффективность Проекта. [c.315]
Количественный анализ проектных рисков может производиться с использованием различных методов метода аналогий (при оценке риска часто повторяющихся проектов), метода экспертных оценок, статистического метода (построение кривой риска), группы аналитических методов (вычисление и анализ критериев эффективности построение диаграммы чувствительности и определение точки безубыточности использование аппарата математической статистики построение сценариев развития проекта применение метода Монте-Карло и т. д.). [c.107]
Отметим, что цель проведения анализа рисков - это получение более или менее четкой информации, обосновывающей дальнейшее принятие решений, связанных с реализацией проекта и управлением его рисками и, соответственно, проектом в целом. Рассмотренные методы количественной оценки рисков - анализ чувствительности, анализ сценариев, имитационное моделирование - не показывают результаты, которые дали бы возможность назвать эти методы состоятельными и позволили бы достигать заданной цели. Анализ чувствительности дал полезную информацию, но его уже упомянутая ранее однофакторность не дает полной картины рассмотрения возможности использования при управлении рисками проекта. Что касается анализа сценариев и имитационного моделирования, то они дали настолько противоречивые результаты, с точки зрения получения информации для принятия решений при управлении рисками и даже решений о принятии/отказе от проекта, что трудно говорить об их пользе для инвестора. Рассмотрим подробнее результаты анализа рисков традиционными способами. [c.44]
На следующем этапе оценки риска выбираются потенциально ряска-ванные события, требующие особого внимания из-за того, что с ними связана достаточно высокая вероятность изс наступления и возяидновеиия в этой связи потерь, Анализ риска нацелен на то, чтобы дать количественную оценку степени серьезности выявленного события, вероятности его наступления и чувствительности проекта к нему, В качестве отправной точки для анализа можно разработать матрицу, подобную той, что показана на рис. 5-2, [c.166]