Оценка риска инвестиционного проекта

, где   – наибольший и наименьший интегральный эффект по рассмотренным сценариям;  – специальный норматив для учета неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений соответствующего хозяйственного субъекта в условиях неопределенности (рекомендуется принимать на уровне 0,3).

При  критерий обращается в критерий Вальда, требующий оценивать эффективность проекта пессимистически, применительно к худшему из возможных сценариев.

Однако следует  отметить, что стремление минимизировать риски, настраиваясь на наихудший сценарий, может привести к неоправданно высоким  затратам и созданию слишком больших  резервов в случае реализации более  благоприятной ситуации. Кроме того, возможно, что многие успешные проекты  в этом случае будут отклонены.

При  критерий Гурвица обращается в критерий крайнего оптимизма, ориентирующийся на наилучший из возможных сценариев, хотя вероятность его реализации обычно не очень высока.

Основным недостатком  сценарного анализа является рассмотрение только нескольких возможных исходов  по проекту (дискретное множество значений NPV), хотя в действительности число  возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности  использования объективного метода определения вероятности того или  иного сценария приходится делать предположения, основываясь на личном опыте или  суждении, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок.

При применении минимаксного подхода, хотя и не использующего  вероятности отдельных сценариев, большой субъективностью отличается выбор специального норматива  .

Как вспомогательный  инструмент при проведении сценарного анализа удобно использовать метод дерева решений [3; 5; 20; 21]. Он применяется в тех ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от предыдущих решений и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений  – это сетевые графики, каждая ветвь которых представляет собой  альтернативные варианты развития или  состояния среды.

При проведении сценарного анализа на сетевом графике  указываются вероятности наступления  тех или иных событий, а затем  производится расчет ожидаемых результатов.

Ограничением  практического использования данного  метода является исходная предпосылка, что проект должен иметь обозримое  или разумное число вариантов  развития.

Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования (метода Монте-Карло) представляет собой соединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятности [2; 3; 5; 10; 15; 20; 21]. Вместо того чтобы создавать отдельные сценарии (наилучший, наихудший), в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров (факторов) проекта с учетом их вероятностного распределения. Каждая комбинация дает свое значение NPV, и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение возможных результатов проекта. Реализация этой достаточно сложной методики возможна только с помощью современных информационных технологий.

Имитационное  моделирование строится по следующей  схеме:

• формулируются параметры (факторы), влияющие на денежные потоки проекта;
• строится вероятностное распределение по каждому параметру (фактору);

Как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию):

• компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;
• эти значения факторов риска комбинируются с параметрами (факторами), по которым не ожидается изменение (например, налоговая ставка или норма амортизации), и рассчитывается значение чистого денежного потока для каждого года. По чистым денежным потокам рассчитывается значение чистого дисконтированного дохода (NPV);
• описанные выше действия повторяются много раз (обычно около 500 имитаций), что позволяет построить вероятностное распределение NPV;
• результаты имитации дополняются вероятностным и статистическим анализом.

Метод Монте-Карло  является мощным средством анализа  инвестиционных рисков, позволяя учитывать  максимально возможное число  факторов внешней среды. Необходимость  его применения в отечественной  финансовой практике обусловлена особенностями  российского рынка, характеризующегося субъективизмом, зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности.

Но тем не менее этот подход не лишен недостатков:

• существование коррелированных параметров сильно усложняет модель, оценка их зависимости не всегда доступна аналитикам;
• иногда трудно даже приблизительно определить для исследуемого параметра (фактора) или результирующего показателя вид вероятностного распределения;
• при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;
• исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;
• следует также отметить относительную неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

В зависимости  от того, каким методом учитывается  неопределенность условий реализации проекта при определении ожидаемого NPV, поправка на риск в расчетах эффективности  может включаться либо в норму  дисконта (метод корректировки ставки дисконтирования) [17], либо в величину чистого гарантированного денежного потока (метод эквивалентного денежного потока) [21].

Норма дисконта, не включающая премии за риск (безрисковая  норма дисконта), отражает доходность альтернативных безрисковых направлений  инвестирования. Ее рекомендуется определять в следующем порядке.

При оценке коммерческой эффективности проекта в целом безрисковая коммерческая норма дисконта может устанавливаться в соответствии с требованиями к минимально допустимой будущей доходности вкладываемых средств, определяемой в зависимости от депозитных ставок банков первой категории надежности (после исключения инфляции), а также (в перспективе) ставки LIBOR по годовым еврокредитам, освобожденной от инфляционной составляющей, практически 4–6 %.

Безрисковая норма  дисконта, используемая для оценки эффективности участия предприятия в проекте, назначается инвестором самостоятельно. При этом рекомендуется ориентироваться:

• на скорректированную на годовой темп инфляции рыночную ставку доходности по долгосрочным (не менее 2 лет) государственным облигациям;
• на скорректированную на годовой темп инфляции доходность вложений в операции на открытых для импорта конкурентных рынках относительно безрисковых товаров и услуг (продовольственных и лекарственных товаров первой необходимости, горюче-смазочных материалов и т. д.).

Безрисковая социальная (общественная) норма дисконта, используемая для оценки общественной и региональной эффективности, считается национальным параметром и должна устанавливаться централизованно органами управления экономикой народного хозяйства России в увязке с прогнозами экономического и социального развития страны.

Норма дисконта, включающая поправку на риск, отражает доходность альтернативных направлений  инвестирования, характеризующихся  тем же риском, что и инвестиции в оцениваемый проект.

При этом в величине поправки на риск обычно учитываются  три типа рисков, связанных с реализацией  инвестиционного проекта:

• страновой риск;
• риск ненадежности участников проекта;
• риск неполучения предусмотренных проектом доходов.

Поправка на каждый вид риска не вводится, если инвестиции застрахованы на соответствующий  страховой случай.

Величина поправки на страновой риск оценивается экспертно:

• по зарубежным странам на основании рейтингов стран мира по уровню странового риска инвестирования, публикуемых специализированной рейтинговой фирмой ВЕRI (Германия), Ассоциацией швейцарских банков, аудиторской корпорацией "Ernst@Young";
• по России страновой риск определяется по отношению к безрисковой, безынфляционной норме дисконта и может превышать ее в несколько (2, 3 и более) раз. При этом размер поправки на страновой риск снижается в условиях предоставления проекту федеральной (и в меньшей степени региональной) поддержки, а также когда проект реализуется на условиях соглашения о разделе продукции.

Размер премии за риск ненадежности участников проекта определяется экспертно каждым конкретным участником проекта. Обычно поправка на этот вид риска не превышает 5 %, однако ее величина существенно зависит от того, насколько детально проработан организационно-экономический механизм реализации проекта, насколько учтены в нем опасения участников проекта.

Поправка на риск неполучения предусмотренных проектом доходов определяется с учетом технической реализуемости и обоснованности проекта, детальности проработки проектных решений, наличия необходимого научного и опытно-конструкторского задела и представительности маркетинговых исследований.

При этом если отсутствуют  специальные соображения относительно рисков инвестиционного проекта, размер этого вида поправки на риск рекомендуется  ориентировочно определять в соответствии с таблицей. Однако в отдельных  отраслях поправки на риск могут отличаться от указанных в этой таблице.

Таблица – Ориентировочная  величина поправок на риск неполучения  предусмотренных  проектом доходов 

Поправка на риск помимо вышеизложенного метода может быть определена пофакторным расчетом. При этом в поправке на риск суммируется влияние учитываемых факторов. К числу этих факторов можно отнести:

• новизну применяемой технологии;
• степень неопределенности объемов спроса и уровня цен на производимую продукцию;
• наличие нестабильности (цикличности) спроса на продукцию;
• наличие неопределенности внешней среды при реализации проекта;
• наличие неопределенности процесса освоения применяемой техники или технологии.

Каждому фактору  в зависимости от его оценки можно  приписать величину поправки на риск по этому фактору, зависящую от отрасли, к которой относится проект, и  региона, в котором он реализуется. В тех случаях, когда эти факторы  являются независимыми и в смысле риска дополняют друг друга, поправки на риск по отдельным факторам следует  сложить для получения общей  поправки, учитывающей риск неполучения  доходов, запланированных проектом.

Однако следует  отметить, что расчет, основанный на поправке к норме дисконта, одинаковой для положительных и отрицательных  элементов денежного потока (хотя, возможно, и переменной во времени), может приводить к неоправданному завышению эффективности как  всего проекта (для проектов, денежные потоки которых принимают отрицательные  значения не только в начале расчетного периода), так и эффективности  участия в проекте.

Кроме того, указанный  подход расчета нормы дисконта с  поправкой на риск обладает определенной долей субъективизма и не учитывает  корреляцию факторов. Попыткой избежать этого является подход, который основывается на интерпретации поправки на риск как характеристики случайной величины, а именно премий за риск конкретных инвестиций в исследуемой области  бизнеса. При этом предполагается, что  премия за риск как случайная величина имеет нормальный закон распределения [1].

Из сказанного можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инвестиционного  проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами  и недостатками.

Качественные  методы позволяют рассмотреть все  возможные рисковые ситуации и описать  все многообразие рисков рассматриваемого инвестиционного проекта, но получаемые при этом результаты оценки часто  обладают не очень высокой объективностью и точностью.

Использование количественных методов дает возможность  получить численную оценку рискованности  проекта, определить степень влияния  факторов риска на его эффективность. К числу недостатков этих методов  можно отнести необходимость  наличия большого объема исходной информации за длительный период времени (статистический метод); сложности при определении  законов распределения исследуемых  параметров (факторов) и результирующих показателей (статистический метод, метод  Монте-Карло); изолированное рассмотрение изменения одного фактора без  учета влияния других (анализ чувствительности, метод проверки устойчивости) и т. д.