Главная | Обратная связь

Методы анализа рисков

Статистический метод заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Вероятность оз­начает возможность получения определенного результата. Величина, или степень, риска измеряется следующими пока­зателями: средним ожидаемым значением и колеблемос­тью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределен­ностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешен­ной величины всех возможных результатов, где ве­роятность каждого результата используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значениях.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капи­тала. Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т. е. оп­ределить колеблемость возможного результата. Она пред­ставляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычис­ляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение. Степень риска можно определить, рассчитав коэффициент вариации.

Метод «Монте-Карло»— метод статистичес­ких испытаний. Его достоин­ством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рис­ков, что выясняется при моделировании. Недостатком данного метода является то, что в нем для оценок и вы­водов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Од­нако, несмотря на указанные недостатки, этот метод дает возможность выявить риск, сопряженный с теми проек­тами, в отношении которых принятое решение не пре­терпит изменений.

Метод экспертных оценок. При этом методе предполагаются сбор и изучение оце­нок, сделанных различными специалистами (данного пред­приятия или внешними экспертами), касающихся вероят­ности возникновения различных уровней потерь. Основным ограничением в его использовании является сложность в подборе необходимой группы экспертов.

Оценки базируются на учете всех факторов финансового риска, а также на статистических данных. Реализация способа экс­пертных оценок значительно осложняется, если количе­ство показателей оценки невелико.

Экспертная оценка — это выявленное по специальной методике мнение экспертов по определенному вопросу.

Данный метод состоит их четырех этапов.

1 этап. Определение первичных (простых) рисков. По характеру воздействия риски делятся на простые и составные. Простые риски определяются полным перечнем непересекающихся событий, т. е. каждое из них рассматривается как не зависящее от других. Составные риски являются композицией про­стых, каждый из которых в композиции рассматривается как простой риск. Перечень рисков готовят разработчики проектов. Выявить риски можно методом «мозгового штурма». Риски ранжируются по их весомости.

2 этап. Определение удельного веса каждого простого риска во всей их совокупности.

3 этап. Каждому эксперту, ра­ботающему отдельно, представляется перечень первичных рисков по всем стадиям проекта и предлагается оценить по 100-бальной шкале вероятность наступления рисков.

Оценки экспертов подвергаются анализу на непроти­воречивость, который выполняется по определенным пра­вилам. Во-первых, максимально допустимая разница меж­ду оценками двух экспертов по любому фактору не должна превышать 50. Сравнения проводятся по модулю (знак плюс или минус не учитывается), что позволяет устра­нить недопустимые различия в оценках экспертами ве­роятности наступления отдельного риска. Если количе­ство экспертов больше трех, то оценкам подвергаются попарно сравнимые мнения.

Во-вторых, для оценки согласованности мнений экс­пертов по всему набору рисков выявляется пара экспер­тов, мнения которых наиболее сильно расходятся. Для расчетов расхождения оценки суммируются по модулю и результат делится на число простых рисков. Частное от деления не должно превышать 25. В случае обнаружения между мнениями экспертов противоречий (не выполня­ется хотя бы одно из приведенных правил) они обсужда­ются на совещаниях с экспертами. При отсутствии про­тиворечий все оценки экспертов сводятся в среднюю (среднеарифметическую), которая используется в даль­нейших расчетах.

4 этап. По­лучение интегральной оценки риска всего проекта.

Метод Дельфи является разновидностью экспертного метода. Он характеризуется анонимностью и управляе­мой обратной связью. Анонимность членов комиссии обеспечивается путем их физического разделения, что не дает им возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы. Цель такого разделения — избежать «ловушек» группового принятия решения, доминирования мнения лидера. После обработки результата через управляемую обратную связь обобщенный результат сообщается каждо­му члену комиссии. Основная цель такого действия — по­зволить ознакомиться с оценками других членов комис­сии, не подвергаясь давлению из-за знания того, кто конкретно дал ту или иную оценку. После этого оценка может быть повторена.

При экспертной оценке предпринимательского риска большое внимание следует уделять подбору экспертов, так как именно от правильности их оценок зависит ре­шение о выборе того или иного предпринимательского проекта.

Метод «дерева решений».Еще один важный метод исследования риска — моде­лирование задачи выбора с помощью «дерева решений». Данный метод предполагает графическое построение ва­риантов решений, которые могут быть приняты. По вет­вям «дерева» соотносят субъективные и объективные оцен­ки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятнос­тей, оценивают каждый путь и затем выбирают менее рис­кованный.

Деревья решений обычно используются для анализа рисков событий, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в момент времени t = n, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Однако этот метод очень трудоемкий. Кроме того, в «дереве» учитываются только те действия, которые наме­рен совершить предприниматель, и только те исходы, которые с его точки зрения могут иметь место. При этом совсем не учитывается влияние внешней среды на дея­тельность предпринимательской фирмы, а предпринима­тель не всегда может предвидеть действия партнеров, кон­курентов.

Анализ чувствительности модели.Анализ чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины? Данный метод состоит из следующих шагов:

1)выбор ключевого (результируещего) показате­ля, относительно которого и производится оценка чувстви­тельности (внутренняя норма доходности, чистый приве­денный доход и т. п.);

2)выбор исходных (факторных) показателей (уровень инфляции, ставка дисконтирования и др.);

3)установление взаимосвязи между исходными и результирующим показателем в виде уравнения или неравенства;

4)определение наиболее вероятных значений для исходных показателей и возможных диапазонов их изменений;

5)расчет значений ключевого показателя при изменении значений исходных показателей.

Исследуется влияние исходных показателей на конечный результат. Проект с меньшей чувствительностью критерия считается менее рисковым.

Метод сценариев. Данный метод позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности, так как включает одновременное изменение нескольких факторов.

Метод сценариев состоит из следующих шагов:

1) определяют несколько вариантов изменений исходных показателей (наихудший, наилучший, наиболее вероятный);

2) каждому варианту изменений предписывают его вероятностную оценку;

3) для каждого варианта рассчитывают вероятное значение выбранного критерия, а также оценки его отклонений от среднего значения;

4) проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов.

При прочих равных условиях проект с наименьшим стандартным отклонением считается менее рисковым.

Метод аналогий используется в том случае, если другие методы оценки риска неприемлемы. Метод использует базу данных аналогичных объектов для выявления общих зависимостей и переноса их на исследуемый объект.