Количественный анализ рисков

Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инвестиционного проекта. Анализ позволяет выяснить, например, приведет ли небольшое изменение объема реализации к значительной потере прибыли или же проект будет выгоден даже при реализации 40% от запланированного объема продаж.

Существует несколько основных методик проведения подобного анализа: анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности), анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ) и имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Рассмотрим каждый из них подробнее.

Анализ чувствительности. Это техника анализа проектного рынка, которая показывает, как изменится значение NPV проекта при заданном изменении входной переменной при прочих равных условиях. Методика заключается в изменении значений критических параметров, подстановке их в финансовую модель проекта и расчете показателей эффективности проекта при каждом таком изменении. Анализ чувствительности можно реализовать с помощью как специализированных программных пакетов (Project Expert, «Альт-Инвест»), так и программы Excel.

Сценарный анализ. Для начала необходимо определить перечень критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Для этого, используя результаты анализа чувствительности, можно выбрать 2-4 фактора, которые оказывают наибольшее влияние на результат проекта. Рассматривать одновременно большее количество факторов не имеет смысла, поскольку это только усложняет расчеты.

Обычно рассматривают три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный, но при необходимости их число можно увеличить. В каждом из сценариев фиксируются соответствующие значения отобранных факторов, после чего рассчитываются показатели эффективности проекта. Результаты сводятся в таблицу.

Как и при анализе чувствительности, каждому сценарию на основе экспертных оценок присваивается вероятность его реализации. Данные каждого сценария подставляются в основную финансовую модель проекта, и определяются ожидаемые значения NPV и величины риска. Величину вероятностей, как и в предыдущем случае, необходимо обосновать.

Имитационное моделирование. В случае, когда точные оценки параметров (например, 90, 110 и 80%, как в сценарном анализе) задать нельзя, а аналитики могут определить только интервалы возможного колебания показателя, используют метод имитационного моделирования Монте-Карло. Метод создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Чаще всего подобный анализ проводится для выявления валютных рисков (колебание курса валют в течение года), а также рисков колебания процентных ставок, макроэкономических рисков и других.

Расчеты по методу Монте-Карло из-за его трудоемкости всегда осуществляют с помощью программных продуктов, имеющих соответствующую функцию (Project Expert, «Альт-Инвест», Excel).

ПРИМЕР 1. РАЗРАБОТКА БИЗНЕС- ПЛАНА ПРОИЗВОДСТВА КАРДИОМОНИТОРА

Оценку рисков данного инвестиционного проекта проведем с использованием методики анализа чувствительности проекта к воздействию различных рисков. Анализ чувствительности можно реализовать с помощью как специализированных программных пакетов (Project Expert, «Альт-Инвест»), так и программы Excel.

Оценку чувствительности необходимо начать с определения основных рисков проекта. Для производственного предприятия, как правило, основными рисками проекта являются:

1. Падение спроса на продукцию, недостижение плановых объемов продаж

2. Рост цен на сырье и материалы

В связи с этим можно выделить ряд критических параметров, негативные изменения которых влияют на показатели эффективности проекта.

В нашем случае выделим следующие критические переменные:

1. Физический объем продаж

2. Переменные затраты

Как было отмечено выше, суть метода заключается в изменении значений критических параметров, подстановке их в финансовую модель проекта и расчете показателей эффективности проекта при каждом таком изменении.

Показатели эффективности инвестиционного проекта были рассчитаны в финансовом плане. Рассчитаем значения NPV (чистой текущей стоимости) и DPP (дисконтированного срока окупаемости) при изменении указанных выше критических переменных (табл.1.):

Показатели эффективности проекта чувствительны к изменению объема производства и реализации. При падении объема производства даже на 20% NPV принимает отрицательные значения, что говорит о неэффективности проекта.

Несмотря на то, что объем реализации оказывает большое влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня — вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня — вероятность отклонения на определенную величину. В нашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% — от -10 до -20% и с вероятностью 10% — от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Итоговая вероятность отклонения цены реализации от планового значения вычисляется путем перемножения вероятностей первого и второго уровней, поэтому итоговая вероятность снижения цены на 20% довольно мала — 9% (30% х 30%) (см. табл. 2).

Расчет показателей эффективности проекта в зависимости от изменения объема затрат с учетом вероятности представлен в таблице 2.

Суммарный риск по NPV (Р) в нашем примере рассчитывается как сумма произведений итоговой вероятности и величины риска по каждому отклонению:

На основе полученного результата по оценке риска с учетом вероятности его воздействия можно сказать, что изменение объема не окажет отрицательного воздействия на показатели эффективности проекта. Несмотря на то, что при снижении объема выпуска даже на 20% показатель NPV принимает отрицательное значение.

Проведем оценку чувствительности проекта к изменению переменных затрат на единицу продукции. Результаты представлены в таблице 3.

Чувствительность проекта к изменению переменных затрат мала, при росте затрат на 10-40% проект остается эффективным.

Вероятности первого уровня по критерию «объем реализации» на основе экспертных мнений определены следующим образом. Вероятность того, что переменные затраты не изменятся, составляет 50%, снижение или увеличение переменных затрат возможно с вероятностью 25% соответственно. Вероятности второго уровня: если переменные затраты все же окажутся меньше плановых , то с вероятностью 40% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 50% — от -10 до -20% и с вероятностью 10% — от -20 до -30%; превышение плановых значений переменных затрат продукции с вероятностью 60% будет не более 10%, с вероятностью 5% - не более 10-20% и 20-30% . Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Расчет показателей эффективности проекта в зависимости от изменения переменных затрат на производство единицы продукции с учетом вероятности представлен в таблице 4.

Таким образом, взвешенный по вероятности риск изменения переменных затрат не окажет отрицательного влияния на показатели проекта, ожидаемая величина NPV с учетом воздействия этого риска только увеличивается.

1065241 руб.

Вывод: В результате анализа чувствительности двух выбранных критических факторов выявлено, что они не оказывают отрицательного воздействия на показатели эффективности проекта. Величина риска по фактору «объем производства» составила 0,12 руб., по фактору «переменные затраты» -4065 руб.

Следовательно, можно сделать вывод, что проект устойчив к риску падения спроса на продукцию и риску увеличения затрат на сырье и материалы. Однако на фактор «объем производства» следует обратить внимание, поскольку по этому фактору чувствительность проекта без учета вероятности его возникновения достаточно высока. Снижение объема реализации на 20%-50%, ведет к неокупаемости инвестиционного проекта. И если вероятность падения объема реализации продукции возрастет, то эффективность проекта будет под угрозой.

ПРИМЕР 2. РАЗРАБОТКА БИЗНЕС- ПЛАНА СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА

1. Падение спроса на продукцию, недостижение плановых объемов продаж

2. Ужесточение ценовой конкуренции на рынке

В нашем случае выделим следующие критические переменные:

1. Физический объем продаж

2. Цена реализации.

Показатели эффективности инвестиционного проекта были рассчитаны в финансовом плане.

Рассчитаем значения NPV (чистой текущей стоимости) и DPP (дисконтированного срока окупаемости) при изменении указанных выше критических переменных (см. табл.5.):

Чувствительность проекта к изменению цены не является высокой, при ее падении даже на 50% проект остается эффективным: значение NPV является положительным, проект окупается в течение года.

Несмотря на то, что цена реализации оказывает значительное влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня — вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня — вероятность отклонения на определенную величину. В нашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% — от -10 до -20% и с вероятностью 10% — от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Р = 3888171,4)*0,09+(-5832257,2)* *0,03+1944086*0,18+3888171,8*0,09+5832257,6*0,03=0,12 руб.

На основе полученного результата можно сказать, что воздействие ценового фактора практически не повлияет на изменение NPV.

Проведем оценку чувствительности проекта по критической переменой «объем реализации». Результаты представлены в таблице 7.

Вероятности первого уровня по критерию «объем реализации» на основе экспертных мнений определены следующим образом. Вероятность того, что объем не изменится, составляет 50%, снижение или увеличение объема возможно с вероятностью 25% соответственно. Вероятности второго уровня: если объем реализации все же окажется меньше планового , то с вероятностью 40% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 50% — от -10 до -20% и с вероятностью 10% — от -20 до -30%; превышение планового объема реализации продукции с вероятностью 60% будет не более 10%, с вероятностью 5% - не более 10-20% и 20-30% . Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Расчет показателей эффективности проекта в зависимости от изменения объема производства с учетом вероятности представлен в таблице 8.

Р =

Тогда ожидаемая величина NPV, скорректированная на риск, связанный с изменением цены реализации, будет равна:

15008780 руб.

Таким образом, риск изменения объема производства снижает NPV проекта на 41660,5 руб.

Вывод: В результате анализа чувствительности двух выбранных критических факторов выявлено, что отрицательное воздействие на показатели проекта оказывает только изменение физического объема продаж: ожидаемая величина риска составила что составляет менее 3% от ожидаемого размера NPV. Изменение цены практически не влияет на показатели эффективности проекта, ожидаемая величина риска составила 0,12 руб.

Следовательно, можно сделать вывод, что проект устойчив к риску падения спроса на продукцию и риску ужесточения на рынке ценовой конкурентной борьбы, ведущей к снижению цены на программный продукт. Разработки мер компенсации отрицательного воздействия этих рисков не требуется.

Таблица 1

Показатели эффективности проекта в зависимости от изменения объема реализации продукции

(отдельно)

Таблица 2

Показатели эффективности проекта в зависимости от объема реализации продукции

Таблица 3

Показатели эффективности проекта в зависимости от изменения переменных затрат на производство единицы продукции

Таблица 4

Таблица 5

Показатели эффективности проекта в зависимости от изменения цены реализации продукции

Таблица 6

Изменение показателей эффективности проекта в зависимости от изменения цены реализации продукции

Таблица 7

Показатели эффективности проекта в зависимости от изменения объема реализации продукции

Таблица 8

Показатели эффективности проекта в зависимости от изменения объема реализации продукции

Библиографический список:

1. Головань С. И., Спиридонов М. А. Бизнес-планирование и инвестирование. Учебник. Ростов-на-Дону, Феникс,

2. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. (Серия:"Высшее образование"). Изд.: ИНФРА-М, ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ДОМ, 2007 г.

[1] Согласно СанПиН 2.2.2/2.4.1340—03 «Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы»: площадь на одно рабочее место пользователей ПЭВМ с ВДТ на базе электроннолучевой трубки (ЭЛТ) должна составлять не менее 6 м², и с ВДТ на базе плоских дискретных экранов (жидкокристаллические, плазменные) — 4,5 м². http://www.rabota.ru/soiskateljam/rights/kakova_ploschad_rabochego_mesta_.html
© 2003-2014 Rabota.RU/Работа.РФ

[2] Стоимость оборудования определялась по прайсам Интернет гипермаркета Юлмарт. http://www.ulmart.ru/

[3] Стоимость оборудования определялась по прайсам Интернет гипермаркета Юлмарт. http://www.ulmart.ru/

[4] Стоимость программного обеспечения определялась по прайсам интернет – магазина Softkey. http://www.softkey.ru/

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 910