Риски предпринимательства и обеспечение его безопасности

Дисперсия - характеризует степень колеблемости изучаемого показателя (в данном случае – ожидаемого дохода от осуществления финансовой операции) по отношению к его средней величине. Чем колебания больше, тем выше степень риска. Дисперсия рассчитывается по следующей формуле:

$$\sigma^2=\sum\limits_{i=1}^n(R_i-\bar{R})^2*P_i$$

где $$ \sigma^{2}$$ – дисперсия; $$ R_{i}$$ – конкретное значение возможных вариантов ожидаемого дохода по рассматриваемой финансовой операции; $$\bar{R}$$ - среднее ожидаемое значение дохода по рассматриваемой финансовой операции; $$ Р_{i}$$ – возможная частота (вероятность) получения отдельных вариантов ожидаемого дохода по финансовой операции; $$ n$$ – число наблюдений.

Дисперсия не даёт полной картины уклонений $$\Delta X=X-\bar R$$, более наглядных для оценивания рисков. Тем не менее, задание дисперсии позволяет установить связь между линейным и квадратичным отклонениями с помощью известного неравенства Чебышева.

Вероятность того, что случайная величина X отклоняется от своего математического ожидания больше, чем на заданный допуск $$\epsilon>0$$, не превосходит её дисперсии, делённой на $$\epsilon ^{2}$$, т.е.

$$P(|X-\bar R|>\epsilon)\leqslant \frac{D}{\epsilon^2}$$

Отсюда видно, что незначительному риску по дисперсионному отклонению соответствует малый риск по линейным отклонениям [30]: точки $$Х$$ с большой вероятностью будут располагаться внутри $$\epsilon$$ – окрестности ожидаемого значения $$\bar R$$.

Среднеквадратическое (стандартное) отклонение является одним из наиболее распространенных при оценке уровня индивидуального финансового риска, как и дисперсия определяет степень абсолютной колеблемости и рассчитывается по следующей формуле [2, 26]:

$$\sigma=\sqrt{\sum\limits_{i=1}^n(R_i-\bar{R})^2*P_i}$$

Среднеквадратическое отклонение $$\sigma$$ является размерной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Преимущество среднеквадратического отклонения в том, что при близости наблюдаемого распределения (например, распределении дохода от инвестиций) к нормальному этот параметр может быть использован для определения границ, в которых с заданной вероятностью следует ожидать значение случайной переменной. Так, например, с вероятностью 68,3% можно утверждать, что значение случайной переменной $$х$$ (в нашем случае доход) находится в границах $$\bar x \pm \sigma$$, а с вероятностью 95,4% - в пределах $$\bar x \pm 2\sigma$$ и т.д. [39]. Сказанное иллюстрируется на Рис. 10.2 (рис 10.2) Вероятность распределения доходов проекта

Коэффициент вариации $$CV$$ - позволяет определить уровень риска, если показатели среднего ожидаемого дохода от осуществления финансовых операций различаются между собой [26]. Расчёт коэффициента вариации осуществляется по следующей формуле:

$$СV = \pm \frac {\sigma} {\bar R} * 100\%$$

Коэффициент вариации $$CV$$ – безразмерная величина. С его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации изменяется от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации: до 10% - слабая колеблемость, 10 - 25% - умеренная колеблемость, свыше 25% - высокая колеблемость [40].

Бета-коэффициент (или бета) - позволяет оценить индивидуальный или портфельный систематический финансовый риск по отношению к уровню риска финансового рынка в целом. Этот показатель используется обычно для оценки рисков инвестирования в отдельные ценные бумаги и рассчитывается по формуле-

$$\beta = \frac{K \times \sigma_И}{\sigma_p}$$

где $$\beta$$ – бета-коэффициент; $$К$$ – степень корреляции между уровнем доходности по индивидуальному виду ценных бумаг (или по их портфелю) и средним уровнем доходности данной группы фондовых инструментов по рынку в целом [36]; $$\sigma_{И}$$ – среднеквадратическое отклонение доходности по индивидуальному виду ценных бумаг (или по их портфелю в целом); $$\sigma_{p}$$ – среднеквадратическое отклонение доходности по фондовому рынку в целом.

Уровень финансового риска отдельных ценных бумаг определяется на основе следующих значений бета-коэффициентов: $$\beta = 1$$ – средний уровень; $$\beta > 1$$ – высокий уровень; $$\beta < 1$$ – низкий уровень.

С помощью вероятностного метода оценки можно оценить риск не только конкретной сделки, но и предпринимательской фирмы в целом (проанализировав динамику её доходов) за некоторый промежуток времени. Выбор конкретных методов оценки определяется наличием необходимой информационной базы и уровнем квалификации управленческого персонала.

Традиционные для практики финансового риск-менеджмента методы оценки меры риска на основе показателя его уровня имеют ряд недостатков. К числу основных из таких недостатков относится прежде всего то, что уровневые показатели риска не характеризуют максимально возможную сумму финансового ущерба при наступлении рискового события, соответственно, не позволяют и страховаться от финансового риска предприятия в полном его объёме. Кроме того, отдельные "уровневые" показатели не могут быть агрегированы по портфелю финансовых инструментов, обращающихся на различных видах финансового рынка (например, на валютном и фондовом), а также по различным инструментам даже одного вида финансового рынка (например, опциона и свопа). Наконец, использование "уровневых" показателей меры финансового риска в процессе его контроля на предприятии является недостаточно надёжным по таким финансовым инструментам, которые чувствительны к различным факторам риска.

В связи с этим в последнее десятилетие получила развитие новая методология оценки меры финансового риска на основе использования показателя "стоимость риска" или "стоимость под риском" (Value-at-risk, VAR). Начало внедрения этой новой методологии оценки меры риска в практику связывается с директивой Европейского совета от 1993 г. (ЕЕС-6-9З), предписывающей финансовым институтам (в первую очередь банкам, инвестиционным и страховым компаниям) устанавливать обязательное резервирование капитала для обеспечения рыночных (систематических) финансовых рисков на основе расчёта показателя VAR по предложенной им методике. Впоследствии (в 1995 г.) Базельский комитет по надзору за банками [36] разрешил коммерческим банкам применять собственный методический инструментарий расчета показателя VAR.

За прошедшее десятилетие оценка меры финансового риска на основе показателя VAR получила развитие в США и Западной Европе не только в среде финансовых институтов, но и в значительном числе компаний, функционирующих в реальном секторе экономики. Кроме того методический инструментарий оценки VAR начал использоваться западными компаниями для исследования не только рыночного (систематического) риска, но и риска несистематического (в частности, для оценки кредитного риска). В последние годы использование этого показателя получает развитие и в нашей стране.

Рассмотрим основное содержание концепции и методический инструментарий оценки меры финансового риска на основе показателя VAR. Стоимость под риском представляет собой показатель статистической оценки выраженный в денежной форме максимально возможного размера финансовых потерь при установленном виде распределения вероятности факторов, влияющих на стоимость активов (инструментов), а также заданном уровне вероятности возникновения этих потерь на протяжении расчетного периода времени.

Из приведённого определения видно, что основу методологии расчёта показателя VAR составляют три основных элемента. Одним из таких элементов является установленный риск-менеджером вид распределения вероятностей рисковых факторов, влияющих на стоимость активов (инструментов) или их совокупного портфеля. Такими видами могут быть нормальное распределение, распределение Лапласа, Стьюдента и др. Поэтому для определения используемого вида распределения вероятностей предварительно должно быть проведено статистическое исследование влияния изменения рискового фактора на изменение стоимости отдельного актива или всего их портфеля. На основе такого статистического исследования должна быть построена функция ценообразования актива (или портфеля) в зависимости от конкретного фактора (вида) финансового риска. Если же показатель VAR определяется по всей совокупности факторов риска (например, при оценке систематического риска в целом), то следует определить форму и тесноту корреляционных связей между различными факторами риска. Корректность устанавливаемого вида распределения вероятностей в модели расчета показателя VAR прямо определяет правильность его значений [36].

Вторым элементом, который используется в статистической модели определения показателя VAR, является задаваемый риск-менеджером уровень вероятности того, что максимально возможный размер финансовых потерь не превысит расчётное значение этого показателя. В терминологии финансового риск-менеджмента такая заданная вероятность характеризуется термином доверительный уровень [confidence level]. Конкретное значение доверительного уровня для модели расчета показателя VAR выбирается риск-менеджером исходя из его рисковых предпочтений. В современной практике финансового риск-менеджмента этот уровень устанавливается обычно в пределах 95 - 99%.

Наконец, третьим элементом модели определения показателя VAR является устанавливаемый риск-менеджером расчетный период времени его оценки (или конкретный временной горизонт, в рамках которого оцениваются предстоящие возможные финансовые потери). В терминологии финансового риск-менеджмента такой отрезок времени характеризуется термином „период поддержания позиции" [holding реriod]. В современной практике финансового риск-менеджмента этот период определяют обычно по одному из следующих двух критериев: намечаемого периода владения рассматриваемым активом (т.е. времени его удержания в портфеле предприятия) или уровня его ликвидности (реального срока его конверсии в денежную форму без потери своей текущей рыночной стоимости).

Наглядное представление о формировании показателя VAR с учетом рассмотренных трех элементов его расчетной модели даёт график, представленный на Рис. 10.3. (рис 10.3) Графический метод определения значения показателя " стоимость под риском" [VAR]

Как видно из приведенного графика на Рис. 10.3, кривая доходов иллюстрирует нормальный вид распределения вероятностей при6ыли и убытков по рассматриваемому финансовому инструменту в заданном расчётном периоде времени. Поле внутри этого графика между значением $$-2\sigma$$ и $$+3\sigma$$ соответствует избранному доверительному уровню (95% площади под кривой), а поле между -$$3\sigma$$ и $$-2\sigma$$ — характеризует значения возможных убытков, выходящие за рамки доверительного уровня (5%). На графике показатель VAR определён в сумме 3 тыс. рублей, что соответствует максимальному размеру возможных финансовых потерь по рассматриваемому финансовому инструменту при заданных доверительном уровне и расчетном периоде оценки, при этом значение VAR отделяет на диаграмме значение доходов, выходящих за пределы доверительного интервала (10%).

Для того чтобы полностью описать риск, используя меру VAR, вначале нужно задать вероятность (достаточно малую, чтобы считать событие "почти" невозможным), или доверительный уровень, связанный с этим значением вероятности [41]. Чаще всего на практике задают вероятность 5%, соответственно, говорят о доверительном уровне 95% (100 - 5%) и обозначают результат в виде $$VAR_{95%}$$ (произносится "VAR на уровне 95%"). Уровень 95% достаточно условен, каждый индивидуум задает этот уровень, исходя из собственного отношения к возможным маловероятным событиям и понимания того, что считать "почти" невозможным событием, поэтому могут использоваться и другие уровни доверительной вероятности, например 90% или 99% (тогда говорят о $$VAR_{90%}$$ или $$VAR_{99%}$$). Кроме того, при оценке или вычислении VAR на практике задают временной горизонт игры (финансовой операции). Поэтому говорят о риске как о минимальном результате, который будет получен с определенной доверительной вероятностью в течение установленного промежутка времени.

Приведем пример. Фраза "оценка VAR риска снижения доходности в течение следующей недели составляет минус 2% на доверительном уровне 95%" или кратко "недельный $$VAR_{95%}= - 2%$$" означает, что:

с вероятностью 95% доходность планируемой операции составит не менее -2% за неделю;

с вероятностью 95% убыток за неделю не превысит 2%;

за неделю убыток более 2% возможен с вероятностью 5%.

Экономическая суть такой меры риска в следующем. Предположим, оценивается риск некоторой игры и утверждается, что $$VAR_{95% }= - 100 руб. $$ Это означает, что для того, чтобы принять участие в этой игре, нам необходимо иметь как минимум 100 руб., чтобы расплатиться в 95% случаев. Только в 5% самых неблагоприятных случаев нам не хватит суммы в 100 руб., но вероятность 5% мы считаем достаточно малой, и думаем, что повезет, и этих неблагоприятных случаев не произойдет. Как видно, при таком подходе к оцениванию риска его мерой является количество денег (минимальный начальный запас), что удачно согласуется с финансовыми результатами экономических игр. Такая мера риска очень удобна для игроков на финансовых рынках, работающих с заемными средствами и/или на срочном рынке, поскольку фактически устанавливает ту сумму денег, которую должен зарезервировать игрок (инвестор), чтобы с высокой вероятностью покрыть свои возможные убытки, расплатиться по кредитным обязательствам и избежать банкротства. По этой п ричине VAR часто используется регулирующими органами для установления минимальных требований к собственному капиталу или требований по текущей ликвидности (денежным средствам).

В случае нормального распределения между двумя мерами риска – дисперсией и VAR имеется строгая зависимость. Поскольку нормальное распределение полностью определяется двумя параметрами $$М$$ и $$\sigma$$, то и любая характеристика этого распределения (в частности, любой квантиль) также определяется этими двумя параметрами. Это означает, что для нормального вероятностного распределения связь между дисперсией и VAR на любом доверительном уровне однозначна и имеет вид:

$$VAR_{i}= M[Х] - Z(1 - i), $$

где $$Z(1 - i)$$ - квантиль порядка $$(1 - i)$$ стандартного нормального распределения.

Значения квантилей табулированы, приведем несколько важных частных случаев:

$$VAR_{90% }= M[Х] - 1,283 * \sigma; $$ $$VAR_{95% }= M[Х] - 1,645 * \sigma; $$ $$VAR_{99%} = M[Х] - 2,326 * \sigma. $$

Эти формулы имеют важное практическое значение. В подавляющем большинстве случаев не известно вероятностное распределение результатов экономических игр. Однако зачастую можно оценить некоторые характеристики неизвестного распределения, в частности, ожидаемый результат и дисперсию. Тогда можно сделать предположение, что неизвестное нам распределение очень похоже на нормальное, и мы вправе оценивать VАR, используя выражения 10.1. Это предположение близко к истине для игр на финансовых рынках, поскольку цены многих важных активов определяются множеством самых разных случайных факторов, действующих зачастую несогласованно и разнонаправлено. Даже если вероятностное распределение результатов каждого из этих случайных факторов не является нормальным, их совместное распределение будет стремиться к нормальному.

Вероятностная постановка задачи выбора оптимальных решений в экономике более адекватно отражает реальные ситуации. Поэтому применение вероятностных моделей во многих случаях позволяет уменьшить риск при выборе наиболее эффективных решений. Однако применение указанных моделей связано с необходимостью определения вероятностных характеристик анализируемых процессов (ситуаций). Это существенно усложняет решение рассматриваемых задач. Во многих случаях вероятностное распределение экономических показателей бывает неизвестным. Поэтому возникает необходимость определения предпочтительных альтернатив при условии, что вероятностные характеристики экономических показателей являются неизвестными.

В условиях полной неопределённости, когда вероятности рассматриваемых ситуаций неизвестны, можно пользоваться правилом Лапласа, заключающимся в том, что все неизвестные вероятности $$P_j$$ считают равными. После этого выбор эффективного решения можно принимать или по критерию Байеса или по критерию минимизации среднего риска. Подобный критерий принятия решения можно назвать принципом недостаточного обоснования Лапласа [30].

Метод экспертных оценок. Метод состоит в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов.

Формальная процедура экспертной оценки чаще всего сводится к следующему. Руководство проекта (фирмы) разрабатывает перечень критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия назначаются (реже - исчисляются) соответствующие весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. Затем по каждому критерию составляются варианты ответов, веса которых также не известны экспертам. Эксперты должны обладать полной информацией об оцениваемом проекте, и, проводя экспертизу, анализировать поставленные вопросы и отмечать выбранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обрабатываются соответствующим образом (на основании известных компьютерных пакетов обработки статистической информации) и выдается результат или результаты проведенной экспертизы.

На практике при анализе рисков и принятии решений часто не стоит задача получения количественных характеристик. Важнее получить сравнительный анализ, для чего эксперты используют для оценки наступления рисковых событий упрощенную шкалу градаций. Напимер, поместим каждое из рассмотренных событий на диаграмму в осях "воздействие" - "вероятность". Диаграмма представляет собой 9 клеток, каждая из которых соответствует единственному набору оценок (Рис. 10.4). [31].Так, например, событие, характеризуемое оценками "слабое воздействие, низкая вероятность" должно быть отображено в нижней левой клетке диаграммы, а событие с оценками "слабое воздействие, высокая вероятность" должно быть отображено в нижней правой клетке и т.д. (рис 10.4) Карта рисков.

Вся диаграмма делится на 3 примерно равные части. Три клетки диаграммы, находящиеся в левой нижней части, - это область несущественных рисков. Три клетки диаграммы, находящиеся в ее правой верхней части, - это область существенных рисков. Оставшаяся часть диаграммы (3 клетки), это область средних рисков. Таким образом, риск, связанный с событием А является несущественным, риск события Б - средний, риск события В - существенный. Получившаяся диаграмма, на которую в соответствии с экспертными оценками нанесены все рисковые события, получила название карты рисков. Эта карта наглядно показывает, какие рисковые события могут иметь место, каково соотношение между различными видами рисков и каким рискам необходимо уделить максимальное внимание (в нашем примере это риск события В). Такой подход получил широкое распространение в практике управления рисками компаний реального бизнеса. Риск-менеджеры обычно используют 3 или 5 (редко 7) градаций для вероятности, воздействия и существенности. Описанная карта ри сков в представляет удобный способ визуализации рисков. На практике применяются и другие способы визуализации, например с помощью круговых или цветовых диаграмм.

Рассмотрим практические аспекты получения такого рода экспертных оценок. Казалось бы, первое с чего необходимо начать - это построить шкалу градаций. Пусть принимается шкала из пяти градаций воздействия: "катастрофическое", "сильное", "значительное", "умеренное", "незначительное". Называться они могут по-разному, но суть заключается в том, что принадлежность рискового события к самой верхней градации означает состояние, близкое к катастрофе для бизнеса компании. Наступление такого события повлечет вынужденную реструктуризацию, изменение структуры собственности и т.п. радикальные изменения. Принадлежность рискового события к самой нижней градации означает незначительное ухудшение состояния компании, что можно объяснить обычными колебаниями, которые характерны для данной отрасли.

Метод субъективной вероятности. Метод основывается на суждении оценивающего, на его личном опыте, а в итоге является предположением относительно некоторого результата. Можно условно считать данный подход частным случаем метода экспертных оценок. Преимуществом метода субъективных вероятностей является возможность его применения для неповторяющихся событий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных об объективных вероятностях, что и определяет сферу применения данного метода в анализе проектных рисков.

Метод на основе определении периода (срока) окупаемости. Метод трактуется как период, требуемый для возмещения первоначального капитала за счет накопленных чистых потоков реальных денег, генерированных проектом. Недостатком данного подхода является выделение из всего потока затрат только объема первоначальных инвестиций, начальной фазы периода реализации проекта. Классическое определение срока окупаемости проекта, ориентирующееся на всю совокупность затрат, связанных с конкретным проектом, свободно от указанного недостатка. Однако, во-первых, в данном случае речь идет только о сроке окупаемости инвестиций, и, во-вторых, инвестиционное решение принимается не только на основании этого критерия, а в совокупности с другими - чистым дисконтированным доходом (NPV), внутренней нормой доходности (IRR), индексом прибыльности (PI). Поэтому эксперты-аналитики инвестиционного проекта, понимая ограниченность этого подхода, тем не менее, используют его на практике. Лицам, принимающим решение о вложении денежных средств в инвестиционный проект, необходима ориентировочная информация о сроке окупаемости инвестиций, что поможет оценить риск проекта.

Метод аналогий. Метод состоит в анализе всех имеющихся данных, касающихся осуществления фирмой аналогичных проектов в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например в строительстве. Если строительная фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь.

Метод ставки процента с поправкой на риск. Метод позволяет, увеличивая безрисковую ставку процента на величину надбавки за риск (рисковая премия), учесть факторы риска при расчете эффективности проекта. В случае инновационных проектов надбавка за риск может составлять 10 - 20%.

Для количественной оценки риска нескольких проектов (или нескольких вариантов одного проекта) можно воспользоваться числовыми значениями показателей дисперсии и среднеквадратического (стандартного) отклонения. В тех случаях, когда проекты имеют несколько возможных исходов, дисперсия характеризует степень рассеянности случайной величины (например, чистого дисконтированного дохода) вокруг своего среднего значения (математического ожидания).

Метод критических значений. Метод базируется на нахождении тех значений переменных (факторов) или параметров проекта, проверяемых на риск, которые приводят расчетную величину соответствующего критерия эффективности проекта к критическому пределу.

Кроме перечисленных подходов практически используются следующие:- построение сложных распределений вероятностей (деревья решений); анализ чувствительности (включая методы математического программирования, анализ точки безубыточности и др.); анализ сценариев.

Качественная и количественная оценка риска. Подчеркнем еще одно важное обстоятельство: анализ рисков проекта базируется на осуществленном расчете всех его показателей и критериев, в так называемом базисном варианте (на основе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта. При оценке рисков проекта можно применять как качественный, так и количественный анализ.

Важная специфическая особенность качественного анализа инвестиционных рисков состоит в его количественном результате. Процесс проведения качественного анализа проектных рисков не должен ограничиваться только описанием возможных рисков. Провести их инвентаризацию и идентификацию недостаточно. Кроме определения тех или иных конкретных видов рисков данного проекта необходимо выявить возможные причины их возникновения, провести анализ предполагаемых последствий каждого из неблагоприятных случаев, выработать не только предложения по минимизации, нейтрализации или компенсации выявленных рисков, но и стоимостную оценку как последствий, так и всех "антирисковых" мероприятий.

Первым шагом в проведении качественного анализа проектных рисков является четкое определение (выявление, идентификация, поименование, описание - "инвентаризация") всех возможных рисков проекта. Эта процедура основывается на использовании существующих классификаций рисков. В число проектных обычно включаются риски технические, риски участников проекта, политические, юридические, финансовые, маркетинговые, экологические, военные, строительно-эксплуатационные, риски обстоятельств непреодолимой силы и др.

Одним из наглядных приемов анализа рисков, основанном на вероятностной оценке конкретного события, является так называемое дерево решений. Кроме того, этот метод используется в процессе принятия управленческих решений в ходе реализации данного проекта.

В инвестиционном проектировании мера ожидаемой стоимости должна всегда применяться в комбинации с мерой вариации, такой как стандартное отклонение. Как правило, производимые во время реализации проекта затраты требуют осуществления финансовых вложений не единовременно, а в течение определенного, достаточного длительного промежутка времени. Такое положение вещей дает менеджеру возможность проводить переоценку своих вложений и оперативно реагировать на изменение конъюнктуры реализации проекта. Риск по проектам, при реализации которых инвестирование средств происходит в течение длительного периода времени, также часто оценивается с помощью дерева решений. При этом менеджеры могут значительно сократить риск реализации проекта, если структура дерева принятия решений будет иметь больше, чем одну точку принятия решений. И даже если реализация проекта началась, отказ от проекта и прекращение производства могут значительно сократить риск.

Имитационное моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию) получить распределение доходности проекта. Применение метода имитации Монте-Карло требует использования специальных компьютерных математических пакетов.

Анализ проектных рисков является неотъемлемой частью комплексной экспертизы проекта и служит мощным инструментом для принятия верного решения.

Основные способы обеспечения безопасности. Многообразие способов обеспечения экономической безопасности бизнеса путем управления уровнем риска можно объединить в несколько групп: уклонение от риска; локализация риска; диссипация риска; компенсация риска.

Уклонение от риска в предельном случае есть полный отказ от проектов или решений хоть немного рискованных. Главным способом уклонения от риска можно считать передачу риска страховой компании (компаниям - если страхуются различные фазы и этапы инвестиционной деятельности). Разумеется, за уменьшение риска надо платить, следовательно, здесь возникает проблема определения границы эффективных затрат (расходов) на предотвращение риска, выход на которую приведет к снижению эффективности проекта.

На практике уклонение от риска чаще реализуется в форме предпочтения в пользу менее рискованных или почти безрисковых проектов. Практика показывает, что чем значительнее возможный результат, тем с большим риском связано решение о принятии данного проекта к реализации. В этом смысле собственно реализацию проекта можно интерпретировать как совокупность регулярных процедур уменьшения начального риска проекта.

В частности, целесообразно отказаться от услуг не вполне надежных поставщиков или от заказчиков, не соблюдающих сроков платежей, в пользу более надежных, хотя и не удовлетворяющих по каким-то иным параметрам. Анализ исполнительности поставщиков и потребителей следует проводить постоянно, так же как и поиск новых контрагентов.

Локализацию риска или его последствий можно осуществить, например, путем выделения или создания самостоятельного (так называемого, венчурного) малого предприятия для реализации принятого инновационного проекта, сосредоточения деятельности, связанной с повышенным риском в пределах небольшого дочернего хозяйствующего субъекта. Этот способ уже давно апробирован в мировой практике крупных фирм при освоении новых видов продукции или организации нового вида услуг, когда перспективы успеха не поддаются детальному анализу, а риск вовлечения большой компании в финансовые трудности достаточно велик.

Диссипацию (распределение) риска можно применять как во времени, так и в "пространстве". Распределение риска по времени можно использовать, если проект позволяет выделять последовательные и достаточно четко разграничиваемые этапы. В этих случаях для каждого из вычлененных этапов предусматривают свои меры компенсации риска, что может оказаться менее дорогостоящим.

Что касается способов диссипации риска в "пространстве" производства и потребления, то их известно несколько:

диверсификация деятельности, работа одновременно на нескольких товарных рынках, когда неудача на одном из них может быть компенсирована успехами на других;

распределение риска между смежниками-участниками производственного процесса посредством заключения многостороннего договора или заключения множества пар двухсторонних договоров, фиксирующих ответственность участников в случае неудачи;

дробление рынка сбыта, увеличение количества потребителей продукции и распределение поставок между ними так, чтобы отказ нескольких от покупок не сорвал производственную программу в целом;

дробление рынка поставщиков с той же целью.

Компенсация риска - наиболее сложный и тонкий инструмент обеспечения безопасности предпринимательской деятельности. Возможные пути его реализации основаны на создании системы материальных и/или информационных резервов, составления планов их развертывания. Наиболее эффективным способом борьбы с риском этой группы следует признать метод "поиска гаранта". Как метод обретения или обеспечения надежности этот метод применим и мелкими, и крупными предприятиями.

Так, небольшому предприятию в целях реализации проекта может оказаться полезной более или менее тесная форма интеграции со значительно более мощным партнером. Конкретная форма интеграции может определиться на основе принципа равной взаимной полезности путем структуризации и конкретного анализа хозяйственной ситуации, разработки, оценки и сопоставления вариантов. Универсальным способом в этом смысле оказывается подход, известный под названием "Стратегическое планирование" и являющийся частным случаем "Разработки стратегии предприятия". Стратегия предприятия - это упорядоченная во времени система приоритетных направлений и форм использования его ресурсного потенциала, синтезирующая различные частные стратегии: товарно-рыночную, инвестиционно-финансовую, интеграционную, технологическую, инновационную. Она является единственно надежным основанием для принятия решения о том, какие приемы обеспечения безопасности лучше всего подходят данному предприятию в сфере его инноваци онной деятельности, включать в свой состав мероприятия по компенсации риска. Одновременно разработка стратегии позволяет частично снять субъективную неопределенность, поскольку в ходе ее формирования руководящий персонал определяет цели, критерии, мотивы инновационной деятельности на данном предприятии.

Для обеспечения безопасности может оказаться полезным "Метод протоколов риска". Сущность этого метода состоит в следующем. В узловых точках сетевого графика проекта экспертным путем генерируются возможные варианты решений, каждому из которых соотносят некоторые параметры риска (показатели риска). В тех случаях, когда получение количественных оценок показателей риска затруднено или невозможно, используют лингвистические переменные.

Далее на основании полученных оценок по согласованным правилам обсуждается и выбирается решение, вклад которого в уменьшение остаточного риска наибольший. Выбранное решение фиксируется в протоколе вместе с соответствующим обоснованием выбора и необходимыми мерами по компенсации остаточного (или неучтенного) риска.

Снижение общих хозяйственных и финансовых рисков

Приведем наиболее часто встречающиеся факторы риска.

Риск нереализации профильной технологии предприятия из-за незаключения договора на поставку исходных продуктов.

Риск недополучения исходных материалов из-за срыва заключенных договоров о поставке.

Риск невозвращения предоплаты поставщиком.

Риск незаключения договоров на реализацию производственной продукции (риск нереализации произведенной продукции).

Риск неполучения или несвоевременного получения оплаты за реализованную без предоплаты продукцию.

Риск отказа покупателя от полученной и оплаченной им продукции (возврат).

Риск срыва собственных производственных планов или инновационных проектов.

Риск неверного прогнозирования ситуации и получения неправильных исходных данных.

Риск неполучения внешних инвестиций и кредитов.

При использовании программы "AE-Project" вероятность рисков и величина риска на каждый момент проекта вычисляется и может быть представлена в виде графиков или цифровых значений.

Для определения величины коммерческих рисков вычисляются все случайные величины, принимающие участие в реализации проекта. Примером таких случайных величин могут служить планируемые объемы реализации продукции, планируемые цены на закупаемые товары и комплектующие изделия, планируемые расходы на коммунальные услуги и т.д. Оценить характеристику одного случайного параметра обычно удается довольно легко. В качестве характеристик случайных величин используются его математическое ожидание и дисперсия. Для вычисления этих параметров используются максимальное и минимальное значения случайной переменной. Предполагая, что внутри определенного диапазона изменения случайной величины ее вероятность распределяется по закону, близкому к нормальному, можно определить среднеквадратическое отклонение $$\sigma$$ как одну шестую часть разницы между максимальным и минимальным значением параметра. Среднее значение переменной задается во входных данных проекта. К случайным величинам отнесены все данные, характери зующие себестоимость товара или услуги, цену реализации, все компоненты постоянных и переменных затрат. Для всех этих характеристик проекта вводятся три значения: наиболее вероятное (которое принимается за математическое ожидание), максимальное и минимальное. По введенным максимальному и минимальному значениям определяется дисперсия случайной величины.

Использование дисперсии в практических расчетах и ее интерпретация требуют известных навыков. Удобнее всего использовать сравнение дисперсий при обработке данных о конкретных одноименных показателях за различные периоды или по разным сферам и сегментам рынка. Среднеквадратическое отклонение $$\sigma$$ исчисляется в отличие от дисперсии в той же размерности, что и сама случайная величина. Может, именно это послужило причиной его широкого применения для характеристики отклонений и вероятностной оценки поведения случайной величины. В частности, среднеквадратическое отклонение имеет чрезвычайно важное значение для критериальной характеристики так называемого принципа практической уверенности.

Среднеквадратическое отклонение позволяет определить количественные интервалы принципа практической уверенности в виде правила трех сигм $$\sigma$$: если случайная величина распределена нормально, то абсолютная величина ее отклонения от математического ожидания не превосходит утроенного среднеквадратического отклонения. Таким образом, зная среднеквадратическое отклонение, можно с достаточной уверенностью сказать, что все рассеивание данной случайной величины укладывается в интервал $$М(х) \pm 3\sigma(х)$$.

Вероятность того, что значение случайной величины будет находиться в этом интервале при нормальном распределении и частоте, равна 0,9973. Вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднеквадратическое отклонение, очень мала (0,0027). Это может произойти лишь в 0,27% случаев. Такая надежность в экономических, в частности в ценностных расчетах, в рыночных условиях в основном бывает не нужна, поскольку руководство предприятия в ходе контроля за финансово-хозяйственной деятельностью может корректировать принимаемые решения. Поэтому в предпринимательской деятельности надежнее пользоваться принципом разумной уверенности, или принципом разумного риска.

Принцип разумной уверенности или разумного риска предпринимательской деятельности означает, что в принятии решения руководствуются таким соотношением вероятностей осуществления и неосуществления события, при котором примерно 2/3 шансов благоприятствует успеху и 1/3 шансов ему не благоприятствует. Неблагоприятная треть шансов является стимулятором для рассмотрения и принятия мер по их предотвращению.

Этому правилу при нормальном распределении соответствует интервал значений случайной величины, равный отклонению от математического ожидания в пределах среднеквадратического отклонения, т.е. $$М(х) \pm \sigma(X)$$.

Экономисту часто бывает привычнее пользоваться для характеристики отклонений процентными соотношениями. Коэффициент вариации при нормальном распределении вероятностей характеризует интервал отклонения случайной величины при вероятностном исходе, соответствующем 2/3 шансов "за" и 1/3 шансов "против" в процентном отношении к математическому ожиданию. Поэтому можно считать, что коэффициентом вариации в ценностных расчетах целесообразно и необходимо пользоваться, он дает вероятностную базу для экономических расчетов.

Значения выходных характеристик производственного процесса определяются как результаты вычислений с характеристиками случайных процессов. Наиболее распространенный вид вычислений – сумма и произведение случайных величин.

При определении значений сумм и произведений случайных величин использованы следующие зависимости для выполнения преобразований:

Для суммы случайных величин $$x, y$$ математическое ожидание $$М$$ и дисперсия $$D$$

$$M(x + y) = M(x) + M(y), $$ $$D(x_{1} + x_{2} +…+ x_{n}) = D(x_{1}) + D(x_{2}) +…+ D(x_{n}).$$

Для произведения случайных величин

Если $$М = xy, $$

$$M(xy)=M(x) * M(y), $$ $$D(M) = dM/dx * D(y) + dM/dy * D(x), $$

где $$dM/dx$$ и $$dM/dy$$ соответственно производные переменой $$M$$ по аргументам $$x$$ и $$y$$.

Поскольку выходные параметры производственных процессов представляют собой композицию многих случайных переменных, с большой долей достоверности можно предположить, что выходные параметры таких процессов будут подчиняться нормальному закону распределения. Например, в качестве выходной формы программы "AE-Project" предлагается вероятность распределения доходов на каждый отчетный период. Пример такого графика представлен на Рис. 10.5. (рис 10.5) Форма отчета для оценки рисков проекта в программе "AE-Project"

На диаграмме представлены распределенная вероятность, показывающая абсолютное значение вероятности достижения указанного уровня дохода, и интегральная вероятность, показывающая интегральное значение вероятности появления дохода от самого минимального (в данном примере -2358 тыс. руб) до любого возможного значения в пределах диапазона изменения дохода. Интегральная вероятность позволяет оценивать вероятность получения доходов в любом заданном интервале доходов. Например, на представленном рисунке величина дохода между значениями 0 и 800 тыс. руб будет определяться как разница соответствующих значений интегральной вероятности 0,4 - 0,2 = 0,2, что соответствует 20%.

В соответствии с представленным графиком на 5 периоде проекта появляется вероятность отрицательного значения баланса денежных средств. Величина максимального риска определяется в соответствии с графиком как точка начала кривой интегральной вероятности и в данном случае равна -2359 тыс. руб, а вероятность получения отрицательного значения величины дохода определяется значением интегральной вероятности, соответствующей нулевому значению доходов (в данном примере 20%).

Значение дохода на уровне $$-2 \sigma$$ соответствует значению VAR проекта на рассматриваемый период.

Случайный характер бизнес-процессов может привести не только к отрицательному результату, но позволит достигнуть значения дохода, превосходящие математическое ожидание дохода $$М$$ этого периода. Математическое ожидание положительного значения доходов $$Рvar$$ отличается от значения$$ М$$, и эту разницу можно рассматривать как премию за риск $$Pr$$:

$$P = Pvar - M$$

Полученное значение риска относится к коммерческим рискам проекта, связанным со всеми случайными процессами, параметры которых были определены при вводе исходных данных проекта в программу AE-Project (стоимость материалов, комплектующих, стоимость услуг и реализуемых товаров, объем продаж и т.д.). В случае критического значения риска в каком-либо периоде проекта следует провести корректировку исходных данных, направленную на изменение тех составляющих проекта, которые приводят к высокому значению риска. Эта корректировка может свестись к перераспределению ресурсов проекта с одного вида деятельности, обуславливающего высокое значение выходных рисков, на другие, менее рисковые.

Кроме расчета коммерческих рисков, программой "AE-Project" предусмотрен учет специальных групп общих хозяйственных и финансовых рисков, которые являются индивидуальными и специфическими для каждого вида деятельности. Для определения величины этих рисков используется форма, в которую авторы проекта вносят основные данные по анализируемому риску : определение риска, вероятность его возникновения, возможная величина финансового убытка, период, для которого возможно возникновение рассматриваемого риска (Табл. 10.1).

По введенным данным рассчитывается математическое ожидание ущерба от каждого из рассматриваемых видов риска и величина его дисперсии.

$$М = (\text{ Вероятность наступления}) * (\text{ Величина ущерба})/100$$ $$D = M^{2}*(1-\text{Вероятность наступления})+(\text{Величина ущерба} - М) ^{2} * (\text{Вероятность наступления}) .$$

Входная форма по общим рискам проекта

Период		Риски	Вероятность наступления	Оценка ущерба	Категория рисков
Начало	Конец
2	4	Неправильные исходные теоретические расчеты и оценки	5	100	Технический
5	6	Несанкционированное использование идеи	10	50	Технический
3	5	Невозможность техни=	10	100	технические
		ческой реализации идеи
5	7	Снижение качества разработок	10	50	Организационный
6	9	Снижение качества разработок	10	50	Организационный
2	5	Отсутствие необходимой технологической базы	10	100	Технологический
2	6	Отсутствие необходимой элементной базы	10	50	Технологический
4	6	Ошибки в стратегии организации серийного производства	20	200	Технологический
7	8	Увеличение стоимости комплектующих	30	200	Финансовые
3	9	Плохое качество выполнения работ	10	100	Технологические
6	9	Увеличение стоимости наемного труда	10	50	Финансовые
8	10	Увеличение затрат на проект	20	300	Финансовые
5	9	Задержка выполнения этапов	20	100	Организационные
3	9	Недостаточная квалификация участников проекта	20	300	Организационные

По введенным данным рассчитывается математическое ожидание ущерба от каждого из рассматриваемых видов риска и величина его дисперсии.

$$М= (\text{Вероятность наступления})*(\text{Величина ущерба})/100$$ $$D= M^{2}*(1-\text{Вероятность наступления})+(\text{Величина ущерба}-М) ^{2}*(\text{Вероятность наступления}) $$

По полученным данным строятся графики распределение потока денежных средств проекта по его периодам, в которых отмечается наиболее вероятное значение баланса денежных средств и предельные минимальное и максимальное значение этого показателя с учетом рассматриваемых рисков. В программе имеется возможность отдельно рассмотреть влияние коммерческих рисков и рассмотреть тот же баланс с учетом введенных общих рисков и их характеристик. Рис. 10.6, Рис. 10.7. (рис 10.6) Форма отчета по коммерческим рискам проекта (рис 10.7) Форма отчета по всем рискам проекта

Точное значение вероятности достижения дохода в каком либо интервале значений может быть определено из анализа диаграмм распределения финансовых доходов на этот период (Рис. 10.2), формируемых программой "AE-Project"

Для уменьшения финансовых ущербов от рисков разрабатываются мероприятия, изменяющие вид рассмотренных диаграмм. При этом производится оценка затрат на проведение мероприятий по снижению уровня риска и выполняется пересчет влияния риска в новых условиях. Например, в рассмотренном графике (Рис. 10.7) наиболее критическим является восьмой период, когда кривая математического ожидания денежных потоков приближается к нулевому значению или принимает отрицательное значение. На этот показатель влияют риски, которые относятся к этим периодам. Из этих рисков наиболее существенным является риск "Увеличение стоимости комплектующих", который формирует математическое ожидание потерь 6000 тыс.рублей. Для уменьшения этого риска можно порекомендовать поиск дополнительных поставщиков комплектующих изделий, что потребует финансовых вложений предыдущие периоды, но приведет к уменьшению показателей риска в восьмом периоде проекта.

Использование компьютерных моделей бизнеса в программах AE-Project и ей подобных позволяет в ходе выполнения проекта уточнять значение рисков и в соответствии с уточненными данными принимать новые управленческие решения. Например, при создании проекта строится модель бизнеса на весь период его выполнения и неопределенности первых месяцев влияют на неопределенности конечных результатов проекта. По истечение нескольких первых месяцев конкретизируются все случайные величины начального интервала времени и неопределенность конечных значений для конца проекта уменьшается. В соответствии с новыми значениями конечных результатов проекта и новыми значениями рисков и неопределенности могут приниматься новые управленческие решения по проекту. Такая возможность управления рисками проекта предполагает непрерывное использование программных моделей бизнеса в течение всего времени выполнения проекта.

Риск инновационной деятельности. Может оказаться, что результат реализации выбранного венчурного проекта не приводит к достижению поставленной цели. Возможность такого результата осуществления венчурного проекта, при котором поставленная цель не достигается, представляет собой риск инновационной деятельности [31].

Инновационные (венчурные) проекты реализуются в условиях неопределенности протекания реальных социально-экономических процессов, многообразия способов, вариантов перехода возможностей в действительность и возможных ситуаций реализации проектов и осуществляющихся в том случае, если эффективность деятельности превышает возможный риск процесса инновационной деятельности. Инновационный (венчурный) проект по определению относится к будущему, которое аналитик — инвестиционный менеджер (менеджер инноваций) не может прогнозировать с уверенностью, поэтому любой вид анализа и оценки инновационной деятельности должен проводиться с учетом инновационного риска и неопределенности. Каждый инновационный (венчурный) проект сопряжен с определенным, как правило, повышенным риском, в отличие от безрисковых инвестиций (например, государственных краткосрочных облигаций) такой риск всегда больше нуля и существует объективно. Инновационный риск наиболее существенный фактор в оценке венчурного проекта, так как другие фа кторы (доход по облигациям, превышение прибыли, превышение налогов) могут быть приняты как заданные условно-постоянные параметры.

По своей сути инновационный риск - экономическая категория, зависящая от политической, социальной, экономической, криминальной ситуаций. Инновационный риск является измеримой величиной, количественной мерой которой может служить вероятность неблагоприятного исхода при вложении средств в производство новых товаров и услуг, в разработку новой техники и технологии, которые, могут не найти ожидаемого спроса на рынке, а также при вложении средств в разработку управленческих инноваций, которые могут не принести ожидаемого эффекта. Соответственно, инновационный риск - это измеримая вероятность (угроза) потери, по крайней мере, части своих ресурсов, недополучение либо потери запланированных доходов (прибыли) от инновационного (венчурного) проекта, стоимости портфеля финансовых активов (инновационной фирмы или венчурной компании в целом) или появления дополнительных расходов и/или обратное — возможность получения значительной выгоды (дохода) по сравнению с запланированной в результате осуществления инноваци онной деятельности в условиях неопределенности. В более узком смысле инновационный риск - это измеримая вероятность недополучения прибыли либо потери стоимости портфеля финансовых активов, доходов от венчурного (инновационного) проекта, венчурной компании в целом и т.д.

К внешним (неуправляемым) относятся факторы инновационного риска, не связанные с деятельностью венчурной компании (отметим здесь только специфические риски для России):

финансово-экономические риски, например, риски, связанные с нестабильностью экономического законодательства и текущей экономической ситуацией, внешнеэкономические риски, валютные риски, процентные риски, депозитный риск и т.д.;

социально-экономические и политические риски (например, неопределенность политической ситуации и нестабильность политической власти; риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе (опасность свертывания экономических и политических реформ, постоянные и непредсказуемые изменения правил хозяйствования и спроса на paнее традиционную (оборонную) продукцию ВПК и т.п., региональные конфликты (наличие беженцев и вынужденных переселенцев), существенное различие уровней безработицы и реальных доходов населения, социально-политическая ориентация администрации; нерыночный тип поведения населения и т.д.;

форс-мажорные обстоятельства и т.д.

На первой стадии реализации инновационного (венчурного) проекта возникают инновационные риски, связанные, как правило, с разработкой и подготовкой новых продуктов и технологий, венчурного проекта, моральным старением или невостребованностью новых продуктов и технологий на рынке инноваций на момент ввода объекта в эксплуатацию, превышением сметной стоимости венчурного проекта, истечением сроков действия гарантий поставщиков, возникновением незастрахованных убытков, изменением себестоимости новых продуктов и технологий вследствие повышения цен на энергоносители, транспортные расходы, сырье, материалы и комплектующие, недостаточно квалифицированной проработкой венчурного проекта, включая вопросы финансирования, низкой квалификацией и несостоятельности подрядчиков, вмешательства государства, неквалифицированного управления производством и др.

На второй и третьей стадиях, включающих этапы выведения на рынок новых продуктов и технологий, роста, зрелости, насыщения рынка и упадка спроса на них, возникают, как правило, инновационные риски, связанные с предпринимательской деятельностью. Инновационный риск на второй и третьей стадиях возникает:

при внедрении более дешевого метода производства товара или услуги, по сравнению с уже использующимися. Подобные инвестиции будут приносить предпринимательской фирме временную сверхприбыль до тех пор, пока она является единственным обладателем технологии. В данной ситуации фирма сталкивается лишь с одним видом риска - возможной неправильной оценкой спроса на новый продукт;

при создании нового товара или услуга на старом оборудовании. В данном случае к риску правильной оценки спроса на новый товар или услугу добавляется риск несоответствия качества товара или услуги в связи с использованием старого оборудования;

при производстве нового товара или услуги и помощи новой техники и технологии. Здесь инновационный риск включает в себя:

риск отсутствия покупателя на новый товар или услугу;

риск несоответствия нового оборудования и технологии, необходимым требованиям для производства нового товара или услуги;

риск невозможности продажи созданного оборудования, так как оно не подходит для производства иной продукции.

К основным рискам, связанным с предпринимательской (хозяйственной) деятельностью венчурной компании как составной части общего риска инновационного (венчурного) проекта, относятся:

риск нереализации новых продуктов и технологий венчурной компании вследствие недостаточности материально-технической и сырьевой базы; недополучения исходных сырья, материалов и комплектующих из-за срыва заключенных договоров o поставке; незаключения договора на поставку исходных сырья, материалов и комплектующих или невозвращения предоплаты их поставщиком; коммерческий риск (маркетинговый и деловой) (например, маркетинговые риски текущего снабжения по инновационному} проекту; деловые риски, связанные с изменчивостью стоимости издержек производства; маркетинговые риски сбыта по ин-новационному проекту, связанные со сбытом нового продукта и неплатежеспособностью покупателя, неполучением или несвоевременным получением оплаты за реализованную без предоплаты новую продукцию и технологии, с изменчивостью спроса на новый продукт; риски неисполнения хозяйственных договоров (контрактов), связанные с изменением цен продаж на новый продукт после заключения контракта; с отказом заказчика от приема нового продукта (возврат));

риск неверного прогнозирования ситуации и получения неправильных исходных данных;

риск невозврата заемных средств;

риск, связанный с реализацией инновационного (венчурного) проекта (инвестиционные риски) (например, риски, связанные с венчурной компанией и подготовкой Проекта; риск срыва производственных планов или венчурных проектов, реализуемых венчурной компанией; риск незавершения строитель-ства; риск превышения затрат; риск консервации проекта и др. эксплуатационные риски (производственные риски);

риски возникновения непредвиденных затрат и снижения доходов;

риски усиления конкуренции;

риск неполучения или недостаточного уровня внешних инвестиций (венчурного финансирования).

К специфическим рискам общего инновационного риска как составной части общего риска венчурного проекта относятся: риск неверно выбранного направления НИР; научно-технический риск (неполнота и неточность информации о динамике технико-экономических показателей, параметрах новой техники и технологии); риск получения отрицательного научного результата; риск неверной оценки перспектив завершения НИР и/или ОКР; риск ошибочного выбора инновационного (венчурного) проекта; риск низкой научной квалификации кадровой базы; риск масштабирования (лабораторности); риск отсутствия патентной чистоты; риски, связанные с обеспечением прав собственности по инновационному проекту; риск несертифицированности новых продуктов и технологий; риск консервации, связанный с тем, что окружающая венчурную компанию среда постоянно изменяется, при этом риск консервации может привести к дисгармонии между венчурной компанией и внешней средой.

К рискам, связанным с обеспечением прав собственности по инновационному (венчурному) проекту, относятся следующие:

риск недостаточного объема патентования технических, ди-зайнерских и маркетинговых решений инноваций возникает в результате недостаточно плотной патентной защиты, т.е. недостаточно полно в патенте указаны все особенности изобретения, технологии. Слишком много выдано лицензий на право пользования изобретением, технологией, недостаточно полно могут быть сделаны в патенте описания изобретений и технологий. Все эти упущения при проведении патентной политики предприятия могут свести на нет все рыночные преимущества новатора при сбыте новых и усовершенствованных продуктов и услуг. Этот же риск возникает в случае отказа патентного ведомства в выдаче патента или при получении его с опозданием. Чтобы такого не произошло, при подаче заявки на выдачу патента необходимо руководствоваться "Патентным законом Российской Федерации" от 23 сентября 1992 г. № 3518-1, где изложены порядок подачи заявок и основные требования к ним. В некоторых случаях предприятия в целях экономии проводят патентование изобретений на недостаточно долгий срок (в соответствии с вышеназванным законом патент досрочно прекращает свое действие при неуплате в установленный срок пошлин за поддержание патента в силе), в результате к таким инновациям получают доступ конкуренты и предприятие теряет свое монопольное преимущество на использование данных инноваций;

риск опротестования патентов, защищающих принципиальные технические, дизайнерские и маркетинговые решения. Это вероятность потерь (в случае объявления недействительными патентных прав), на основе которых фирма уже осуществляет венчурный проект и рассчитывает на получение монопольной прибыли. В течение всего срока действия патент может быть оспорен и признан недействительным полностью или частично в следующих случаях: несоответствия охраняемого объекта промышленной собственности условиям патентоспособности, установленным законом, наличия в формуле изобретения, полезной модели или в совокупности существенных признаков промышленного образца признаков, отсутствующих в первоначальных материалах заявки, неправильного указания в патенте автора (авторов) или патентообладателя (патентообладателей);

риск легальной и нелегальной имитации конкурентами запатентованных предприятием инноваций. Легальная имитация возникает обычно при "параллельных" разработках, когда на основу сведений, полученных в открытой печати о запатентованных технических и дизайнерских решениях, конку-ренты разрабатывают эти же направления, но с незначительными различиями, позволяющими им также запатентовать свои инновации. Риск нелегальной имитации связан, как правило, с тем, что предприятию-патентообладателю очень трудно контролировать нелегальное использование некоторых запатентованных технических решений.

Для лиц или организаций, принимающих решение по реализации венчурного проекта, игнорирование инновационного риска может проявиться в таких нежелательных хозяйственных результатах, как образование сверхнормативных запасов нереализованной продукции, уменьшение размеров прибыли по сравнению с ожидаемой, снижение эффективности инвестиций по сравнению с планируемым уровнем, неэффективные затраты материальных, трудовых или финансовых ресурсов, экономические потери типа упущенной выгоды, связанные с запаздыванием при реализации выбранного варианта решения, потеря материальных ресурсов и т.п. Инновационная деятельность как объект исследования (оценки) риска обладает рядом особенностей. Главная из них обусловлена значительной отдаленностью результатов реализации, что крайне затрудняет их количественную оценку. Поэтому при анализе инновационной деятельности разумнее переходить от построения сложных моделей к поиску и подробному описанию факторов риска и разработке мероприятий по снижению и управлению каждого из них.

Рассмотрим несколько примеров количественной оценки рисков.

Рассчитаем риск возникновения убытков в результате замыкания электросети, которое может привести к пожару на складе. Вероятность замыкания электросети на складе очень большая, поскольку проводка давно износилась. По полученным данным за последние два года замыкание случалось уже два раза, но по счастливой случайности было сразу замечено. Положим вероятность замыкания равной 0,3. Поскольку продукция, хранящаяся на складе, легковоспламеняющаяся, то в случае пожара будет уничтожено все. Оценив величину всех убытков, включая имущество предприятия, расходы на ремонт и приобретение нового имущества и т.д., получим, что их размер составит 50 млн руб. Вероятность возникновения пожара можно значительно уменьшить, если поменять проводку на складе и установить автоматическую систему пожаротушения. Вероятность замыкания новой проводки составляет 0,05. Вероятность не срабатывания системы пожаротушения - 0,0001. Вероятность возникновения пожара в этом случае равна 0,05 * 0,0001 = 0,000005. Стоимость этих мер составит: 20 000 руб (проводка) + 30 000 руб (система) = 50 000 руб. Исходя из того, что сумма вероятностей равна 1, то в первом случае возможные убытки при возникновении пожара составят 50 000 000 руб (Р1 = 0,3), при отсутствии пожара убытки равны нулю. Во втором случае убытки при возникновении пожара (Р1=0,000005) составят 50 000 000 руб, а при отсутствии пожара возможные убытки составят 50 000 руб. Оценив риск в первом случае, получим следующую величину среднеожидаемых убытков: $$М (К.1) = 0,3*50 000 000 + 0,7*0 = 15 000 000 руб. $$ Во втором случае: $$М (К2) - 0,000005 * 50 000 000 + 0,999995 * 50 000 = 50 250 руб. $$ Отсюда величина сэкономленных средств $$D$$ за счет своевременного выявления риска: $$D = М(К1) - М(К2) = 15 000 000 - 50 250 = 14 949 750 руб. $$

Рассчитаем риск потерь от импорта в случае существенного роста курса валюты Данное обстоятельство приведет к росту цен импортных товаров, что может сделать их неконкурентоспособными. Если же цену товара снизить, то это повлечет за собой убытки, связанные с тем, что товар будет продан дешевле, чем куплен. В рассматриваемом случае стоимость всего импортного товара на складе составляет 200 000 долларов. В рублях это составит (по курсу 28,7) 5 740 000 руб. Предположим, что мы ожидаем существенный скачок курса валюты (напр. до 35 руб. за доллар) с вероятностью 0,6. Тогда рублевый эквивалент стоимости нашего товара составит 7 000 000 руб. Убыток, таким образом, будет равен: 7000000-5740000=1260000 руб. Мы можем избежать вышеописанных убытков, например с помощью операции хеджирования (подстраховки). Суть этой операции заключается в том, что на финансовом рынке приобретается ценная бумага (опцион или фьючерс), которая позволит купить валюту по установленной цене через какой-то срок. Это даст возможность в случае действительного роста курса валюты приобрести её по старому курсу, а затем продать и получить ту разницу, которая позволит снизить цену товара, не неся при этом убытков. Очевидно, что за приобретение ценной бумаги надо заплатить, поэтому сперва надо убедиться в целесообразности проведения этой операции (чтобы затраты на ее проведение не оказались выше возможных убытков). Предположим, что приобретение ценной бумаги стоит 500 000 руб (Табл. 10.2).

Убытки	Курс равен 35 руб. Р1 = 0,6	Курс не изменился Р2 = 0,4
Убытки без хеджирования (руб.)	1260000	0
Убытки с хеджированием (руб.)	500000	500000

Оценив риск в первом случае (строка 1), получим следующую величину среднеожидаемых убытков: $$М(К1) = 0,6*1 260 000 + 0,4*0 = 756 000 руб. $$ Во втором случае (строка 2): $$М(К2) = 0,6*500 000 + 0,4*500 000 = 500 000 руб. $$ Отсюда величина сэкономленных средств D за счет своевременного выявления риска: $$D = М(К1) - М(К2) = 756 000 - 500 000 = 256 000 руб. $$

Риски, связанные с взаимоотношениями с контрагентами (поставщиками и покупателями), если это действительно необходимо, тоже можно снизить, например следующим образом. Перед и после заключения договоров с ними надо собирать информацию как о них самих, так и о странах, в которых они находятся (возможно, там происходят какие-то события, которые могут негативно отразиться на деятельности компании). В особенности это касается поставщиков, поскольку проблемы с поставками повлекут за собой проблемы с клиентами (например, штрафы, пени и т.д. из-за недопоставки или несвоевременной поставки товара им). Поэтому, возможно, будет целесообразным прибегнуть к услугам людей, которые будут заниматься сбором информации, чтобы в случае каких-то проблем у контрагентов принять соответствующие меры. Кроме этого, во всех заключаемых договорах обязательно следует предусматривать различные меры компенсации на случай нарушения обязательств контрагентом (штрафы, пени, неустойки и т.д.). Анализа такого риска как до, так и после предпринятых мер по его уменьшению будет аналогичен анализу риска возникновения пожара.

Для оценки рисков малого предприятия методами экспертной оценки обычно выполняется последовательность операций:

выявление полного перечня возможных рисков;

определение вероятности появления каждого риска;

оценка размера убытков от каждого возможного риска;

ранжирование рисков по величине возможного ущерба;

проведение общей оценки риска проекта.

Сначала риски распределяются по группам и степени значимости. Экспертам предлагается оценить вероятность наступления рисков, определенных для рассматриваемого проекта. Обычно при этой оценке используется шкала от 0 до 100 баллов (0 -риск рассматривается как несущественный, 100 -риск проявится наверняка, остальные значения - промежуточные). Влияние риска на финансовые показатели оценивается показателем "степень риска", который определяет процент потерь от финансового результата, вызванный фактором риска. Эксперты обычно выбирают несколько фиксированных значений факторов риска в диапазоне от 0 до 1 ( 1 – соответствует катастрофическому риску, 0 – отсутствию влияния фактора риска на финансовые показатели проекта).

Пример 10.1. Производство и реализация пищевых добавок

Качественный анализ рисков проекта

Качественный анализ рисков опирается на оценку конкурентности продукции предприятия и системы продвижения ее на рынки сбыта, а также на макроокружение, возможности сырьевого обеспечения. Анализ показывает:

в части маркетинга:

в настоящее время производство пищевых добавок с заданными качествами по объему существенно ниже, чем потенциальная емкость рынка, оцененная в период опытного производства,

предлагаемый способ фасовки разовой дозы в пластиковой сетчатый фильтрующий материал позволяет удовлетворить повышенные потребительские требования, следовательно, риски недополучения прибыли от реализации чая продукции могут быть сведены к минимуму за счет надлежащего функционирования сбытового подразделения;

в части собственно производства риски связаны в основном с цикличностью заготовки сырья, его качеством, финансовыми аспектами. Снижение этих рисков обусловлено, в основном, субъективными факторами, а именно: профессионализмом управленческого состава, налаженной системой управления финансами и регулярным мониторингом текущего состояния денежных потоков, себестоимости и обеспеченности оборотными средствами;

в части привлечения инвестиционных средств для обеспечения проекта риски связаны с отказом или несвоевременным представлением кредитов, при этом снижение риска связано с возможностью дробления кредита между несколькими кредиторами, использование механизмов лизинга, а также другими способами повышения вероятности своевременного притока инвестиционных средств. И в этом случае ключевая роль принадлежит инициаторам проекта.

Результаты комплексного анализа рисков приведены в Табл. 10.3. При анализе использовалась методика по стадийной оценки рисков. Оценка проводилась с привлечением группы экспертов, по результатам работы которой рассчитаны средние значения вероятности ($$V$$) наступления того или иного события, вес ($$W$$) этого события в факторном пространстве устойчивого функционирования предприятия.

Значения V соответствуют непрерывной шкале со следующими реперными точками: О% - событие не возникает, 25% - событие скорее всего не возникает (не реализуется), 50% - о вероятности возникновения или не возникновения события определенно сказать нельзя, 75% - событие скорее всего проявится, 100% - событие реализуется наверняка.

Вес $$W$$ характеризует принадлежность риска к соответствующей зоне:

$$W = 1$$ - катастрофический риск,

$$W = 0,1$$ - критический риск.

$$W = 0,06$$ - повышенный риск,

$$W = 0,001$$ - минимальный риск.

Приведенные расчеты показывают следующее.

Во-первых, наиболее рискованной стадией проекта является Инвестиционная стадия в части источников финансирования. На нее приходится половина всех рисков проекта. Это связано с глубо-кой проработанностью технологических, производственных и сбытовых аспектов деятельности создаваемого предприятия.

Распределение рисков по стадиям реализации проекта:

эксплуатационная стадия (STEEP - анализ) 10%;

эксплуатационная стадия (SWOT - анализ) 23%;

предынвестиционная стадия 17%;

инвестиционная стадия 50%.

Из данных видно, что до начала основного периода производства выпускаемого продукта сохраняется высокая рискованность предприятия в основном с вероятностью неполучения или несвоевременного получения кредита (7% из 29.9%. т.е. 1/4 всех рисков). Хотя по шкале рисков можно сказать, что данное событие скорее всего не реализуется.

Во-вторых, по результатам SWOT - и STEEP - анализов риски распределяются следующим образом.

Эксплуатационная стадия (SWOT - анализ):

финансовое положение предприятия 14%;

обеспечение ресурсами 10%;

маркетинг 39%;

заготовка сырья 17%;

производство 20%.

Эксплуатационная стадия (STEEP - анализ):

политические факторы 14%;

социальные факторы 11%;

технические факторы 7%;

экологические факторы 40%;

экономические факторы 28%.

Снижение объема выручки

Годы	Сумма выручки (т.р.)	Приведенная (к началу проекта) себестоимость выручки при безрисковой ставке 37%	Приведенная выручка при ставке 47% (+10% рисков экспл. пер.)	Разница (т.р.)	Разница (%)
1	3618	3100 (базовый вариант)	3002	-98	-3,2
2	6721	4204 (базовый вариант)	3794	-410	-9,8
З	6721	3068 (базовый вариант)	2581	-487	- 15,9

Суммарные риски на протяжении годового цикла не превышают 16%. т.е. находятся несколько ниже зоны повышенного риска.

В-третьих, методы оценки бизнеса путем дисконтирования будущих потоков к текущему моменту позволяют оценить денежное выражение рисков и, в частности, рисков эксплуатационного периода.

В Табл. 10.3 показана стоимость риска эксплуатационного периода по годам для основного фактора "снижение объема выручки", приведенная к началу проекта.

Из таблицы следует, что экономия от устранения рисков эксплуатационного периода или сведение их влияния к возможному минимуму составляет в суммарном выражении для всего периода реализации проекта более 800 - 900 тыс. руб. Таким образом, анализ рисков проекта по результатам экспертных оценок показал, что вероятность его реализации составляет более 70%. Основная группа рисков - подготовительный период, на котором риски достигают 15-18%, на годовом цикле уровень рискованности предприятия - примерно 10%, основная доля в них (приблизительно 1/3) приходится на группу рыночных рисков.

В целом проект устойчив к влиянию неблагоприятных факторов, он имеет достаточные финансовые и организационные ресурсы для нейтрализации воздействия факторов риска эксплуатационного периода.

Оценка рисков проекта, основанная на методе экспертной оценки и определения величины потерь с учетом ставки дисконтирования с поправкой на риск.

Пример 10.2.

Годовая норма дисконта $$r_{d}$$, принятая для расчёта коэффициентов дисконтирования, определена согласно Положению об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития РФ, утверждённого Постановлением Правительства РФ от 22.11.97г. №1470 по формуле:

$$r_{d} = [1 + (r_{ЦБ} /100)]/[1 + (i/100)] + P/100 – 1, $$

где $$r_{ЦБ}$$ – ставка рефинансирования, установленная Центральным Банком РФ; $$i$$ – темп инфляции, объявленный Правительством РФ на текущий год; $$P$$ – количественно выраженная поправка на риск реализации проекта.

Согласно п.8 Постановления Правительства РФ от 22.11.97г. №1470 поправка на риск ($$P$$) может быть определена в зависимости от выполняемых целей проекта в соответствии с рекомендованными в значениями (Табл. 10.4). В сложившейся ситуации, когда товар и его производство являются новыми для регионального рынка, предлагаемый уровень риска может быть выбран 19%.

Поправки на риск для различных видов экономической деятельности

Величина риска	Пример цели проекта	P, %
Низкий	Вложения при интенсификации производства на базе освоенной техники	3 – 5
Средний	Увеличение объёма продаж соответствующей продукции	8 – 10
Высокий	Производство и продвижение на рынок нового продукта	13 – 15
Очень высокий	Вложения в исследования и инновации	18 – 20

Для более точного обоснования показателя риска проведён дополнительный расчёт рисков по методике экспертных оценок. В оценке участвовали три эксперта. Каждому эксперту, работающему отдельно, был предоставлен перечень первичных рисков по всем стадиям проекта, предложено оценить вероятность их наступления, руководствуясь следующей системой оценок:

00 – риск рассматривается как несущественный;

25 – риск скорее всего не реализуется;

50 – о наступлении события ничего определённого сказать нельзя;

75 – риск скорее всего проявится;

100 – риск наверняка реализуется

Каждому виду риска присвоены соответствующие ему приоритеты и весовые коэффициенты. Первый ранг соответствует весовому коэффициенту 0,1, второй – 0,055.

Показатель риска по каждой ситуации рассчитан исходя из произведения весового коэффициента ($$W_{i}$$) и среднего балла ($$V_{i}$$). Расчётная величина риска определена как сумма показателей риска по каждой стадии. Постадийный расчёт первичных рисков приведен в Табл. 10.5.

Сопоставив уровень риска, определённый на основании упомянутого Постановления равный 19%, с полученным результатом экспертов, равным 20,36%, рассчитан средневзвешенный уровень риска проекта в размере 19,68%.

Подставляя принятые значения ($$r_{ЦБ } = 12%$$, $$i = 10%$$, $$P = 19,68%$$), получим норму дисконта: $$r_{d} = [(1 + 0,12)/(1 + 0,1)] + 0,1968 – 1, r_{d} = 21,50% /asymp 22%$$.

Итоговые финансовые показатели проекта будут определяться с учетом полученного значения коэффициента дисконтирования, учитывающего рассмотренные факторы риска.

Постадийный расчёт риска

Возможные риски	Эксперты			Средняя Vi	Приоритет	Wi	Pi
	1	2	3
Производственный риск	100	100	90	96,7	1	0,1	9,67
Сбытовой риск	50	50	65	55	2	0,055	3,02
Финансовый риск	75	75	80	76,7	1	0,1	7,67
Суммарная вероятность							20,36

Рассмотренные примеры показывают относительную простоту использования экспертных оценок для определения общих для проекта финансовых рисков. Однако следует обратить внимание на некоторые слабые стороны, присущие такой оценке общих рисков. Каждое рисковое событие связывается с величиной потерь проекта, которая оценивается как процент от возможной прибыли. На момент действия рискового события величина возможной прибыли обычно не известна. Принятая в данной методике оценка потерь от рискового события в виде процента от прибыли упрощает вычисления, но в некоторых ситуациях может привести к ошибочным рекомендациям. Например, если рисковое событие происходит в период проекта, когда финансовые ресурсы не имеют запасов (финансовый поток проекта близок к нулю), это событие может привести к более ощутимым последствиям по сравнению с таким же рисковым событием, но произошедшим в период с положительным балансом денежных средств. Для более строгой оценки рисковых событий необходим учет абсолютных финансовых показ ателей факторов риска и баланса предприятия на возможный момент проявления этого рискового события.

Широко распространенными методами количественного анализа рисков проекта являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

Проведение количественного анализа проектных рисков опирается на базисный вариант расчета проекта. В ходе качественного анализа определяются проверяемые на риск факторы (переменные) проекта. Задача количественного анализа состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта, проверяемых на риск, на поведение критериев эффективности проекта.

В ходе анализа чувствительности (уязвимости) происходит последовательно-единичное изменение каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение на установленное число процентов и на этой основе пересчитывается новая величина используемого критерия. Простейшим способом, позволяющем проводить грубую оценку риска проекта по методу чувствительности, является анализ точки безубыточности (breakeven point analуsis), широко используемый в международной практике. Под анализом безубыточности понимается исследование взаимосвязи объема производства, себестоимости и прибыли при изменении этих показателей в процессе производства.

При количественной оценке риска проекта применяется анализ сценариев (Scenario analysis). Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных проекта, проверяемых на риск. Таким образом определяется воздействие одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. Важным преимуществом метода является тот факт, что откло-нения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).

В соответствии с расчетами пессимистического варианта возможного изменения переменных, оптимистического и наиболее вероятного варианта определяются новые значения критериев NPV и IRR. Эти показатели сравниваются с базисными значениями и формулируются необходимые рекомендации.

Анализ чувствительности и сценарный анализ – это последовательные шаги в количественном анализе рисков, при этом последний позволяет избавиться от некоторых недостатков метода анализа чувствительности. Однако метод сценариев наиболее эффективно можно применять, когда количество возможных значений NPV конечно. Вместе с тем, как правило, при проведении анализа рисков инвестиционного проекта эксперт сталкивается с неограниченным количеством различных вариантов развития событий. Поэтому на практике используется метод оценки индивидуального риска проекта, помогающий разрешить эту проблему (имитационное моделирование), в основе этого метода лежит вероятностная оценка возникновения различных обстоятельств.

При использовании специализированных пакетов программ для расчета экономической эффективности проектов оценка влияния рисков получается в виде выходных таблиц и графиков, отражающих влияние факторов риска на выходные параметры проекта.

График чувствительности проекта к основным параметрам строится с использованием специализированных пакетов "Project expert" и Альт-Инвест, при этом изменению подвергается один из входных параметров проекта. Последовательно изменяя параметры проекта, разработчик выявляет наиболее критичные из них и вырабатывает меры по уменьшению их влияния.

Цель анализа чувствительности проекта - определение степени влияния варьируемых факторов на финансовый результата проекта. Наиболее распространенный метод, используемый для проведения анализа чувствительности - имитационное моделирование. В качестве интегральных показателей, характеризующих финансовый результат проекта, используется рассмотренный чистый приведенный доход (NPV).

В процессе анализа чувствительности варьируется в определенном диапазоне значение одного из выбранных факторов при фиксированных значениях остальных и определяется зависимость интегральных показателей эффективности от этих изменений.

Анализ чувствительности показал, что данный проект допускает снижение цены сбыта на 16%; объем сбыта на 11%; повышение прямых издержек на 14%.

На Рис. 10.8 представлено графическое описание влияния изменения объема продаж, цены реализации, прямых производственных издержек на чистый дисконтированный доход. Точка пересечения графиком оси абсцисс показывает указанные выше параметры.

При проведении анализа чувствительности не выполняется измерение величины риска, а проводится оценка влияния различных факторов на итоги финансовой деятельности предприятия. Анализ позволяет выявить факторы, наибольшим образом влияющие на величину прибыли и затем предусмотреть мероприятия, контролирующие эти факторы, найти пути и организовать мероприятия по нейтрализации этих факторов. (рис 10.8) Графики по оценке чувствительности проекта к объему, цене материалов и прямым издержкам

Анализ чувствительности (определение критической точки) может быть произведен без применения специальных компьютерных программ исходя из условия безубыточности производства. Рассмотрим вариант такого анализа на примере.

В расчете на заданный период с начала серийного производства общие издержки производства ($$И$$) определяются как

$$И = V *М +F, $$

где $$F$$ и $$V$$ соответственно постоянные и переменные издержки,

а оборот ($$О$$) определяется как произведение цены изделия ($$Ц$$) на их количество ($$М$$)

$$О = Ц * М. $$

Условие безубыточности описывает равенство

$$И = О или Ц*М = V * М + F. $$

Таким образом, критический (безубыточный) объем производства равен

$$М=F / (Ц – V). $$

Проанализируем безубыточность условного производственного периода. Выручка предприятия в условном периоде запланирована в размере 14,04 денежных единицы, или можно допустить, что намечено реализовать 14,04 условных штук или 14,04 условных комплектов установок по цене 1 денежная единица.

Полные текущие затраты этого периода составляют 12,26 денежных единиц, в том числе постоянные затраты 2,38, переменные затраты – 9,88.

Переменные расходы на единицу: $$V = 9,88 / 14,04 = 0,704$$.

Порог безубыточности получаем из уравнения безубыточности:

$$1 * х = 0,704 * х + 2,38$$, откуда $$х = 8,04$$

Безубыточность достигается при объеме реализации 8,04 денежных единиц.

Критическое значение для постоянных расходов рассчитывается следующим образом: $$14,04 = 0,704 * 14,04 + F$$, откуда $$F = 4,16$$.

Постоянные расходы могут возрасти только до этого значения, т.е. могут быть на 42% выше запланированных.

Критическое значение переменных расходов определяется из уравнения оборотов и расходов, и рассчитывается по уравнению: ($$14,04= V * 14,04 +2,38$$ ), откуда получаем $$V=0,84$$. Таким образом, переменные расходы на единицу продукции могут возрасти до 0,84 т.е. маржа безопасности составляет 46% от первоначально запланированных.

Критическое значение цены реализации определяется из условий равенства прибыли нулю. Цена условного изделия (или цена условного комплекта) определена как 1 денежная единица. Определим тот уровень цены, при котором прибыль равняется нулю.

Из уравнения оборотов и расходов следует:

$$14,04 * Ц = 0,704 * 14,04 + 2,38$$ $$Ц = 0,87$$

Это значит, что отпускная цена при прочих неизменных условиях может быть лишь на 13% ниже запланированной.

В ряде компьютерных программ, например в "Project expert", имеется возможность использовать метод Монте-Карло в инвестиционных расчетах для оценки рисков бизнес-процесса. Суть метода сводится к построению математической модели бизнес-процесса, для которой в зависимости от значений входных данных процесса вычисляются выходные характеристики. Для входных данных задается область изменения и вероятностный закон распределения. В соответствии с правилом метода Монте-Карло производится случайный выбор входных данных в соответствии с принятым для них законом распределения и для построенной модели бизнес-процесса вычисляются его выходные параметры. Процедура повторяется многократно для того, чтобы получить статистику распределения выходных параметров бизнес-процесса. Метод может быть использован для количественного анализа рисков. При этом в качестве выходной характеристики рассматриваются интегральные показатели эффективности бизнес-процесса (чистый приведенный доход, рентабельность инвестиций, внутренняя норма рентабельности и т.д.). Генерирование случайных чисел проводится на компьютере путем получения псевдослучайных чисел, независимых и случайно распределенных на отрезке [0;1] . Каждое новое полученное случайное число рассматривается как значение функции распределения для соответствующего значения входных данных. Значение каждой входной переменной определяется как аргумент функции распределения вероятностей этой переменной. Сгенерированные таким образом значения входных переменных подставляются в модель бизнес-процесса и рассчитываются интегральные выходные показатели бизнес-процесса. Описанная процедура повторяется многократно, формируя статистическое распределение выходных параметров эффективности бизнес-процесса. По полученным диаграммам распределения показателей эффективности бизнес-процесса производится оценка его рисков [24].

Для количественного анализа показателей эффективности бизнес-процесса используются ряд абсолютных и относительных показателей:

математическое ожидание параметра эффективности;

дисперсия или среднеквадратическое отклонение параметра;

ожидаемые потери;

ожидаемый выигрыш;

коэффициент вариации;

коэффициент ожидаемых потерь;

вероятность реализации неэффективного проекта.

Ожидаемые потери определяются как сумма взвешенных по вероятностям отрицательных значений дохода для всех отрицательных значений NPV

$$EL (\text{expected losses}) = [\sum NP V_{i}*p_{i}^{el}].$$

Коэффициент ожидаемых потерь аналогичен показателю нормируемый ожидаемый убыток

$$ELR(\text{expected loss ratio}) = [\sum NP V_{i}*p_{i}^{el} ] / [\sum NP V_{i}*p_{i} ] , $$

Измеряет модуль величины ожидаемых потерь по отношению к сумме ожидаемых выигрыша и взятых по модулю ожидаемых потерь. Коэффициент может изменяться от 0, что соответствует отсутствию ожидаемых потерь, до 1, что соответствует отсутствию ожидаемого выигрыша.

С учетом получаемых выходных форм в виде закона распределения вероятности финансовых показателей, относительный коэффициент потерь может быть определен как значение интегральной вероятности достижения отрицательного значения финансового показателя.

Показатель является относительным и позволяет сравнивать различные по природе проекты.

Краткие итоги.

Риски могут различаться на спекулятивные и специальные и учет этих рисков производится разными способами.

Учет рисков через поправку к ставке дисконтирования дает корректные результаты для конечных периодов проекта, однако на периодах начального инвестирования этот метод использовать не рекомендуется.

Основные способы защиты от рисков: лимитирование, уклонение, хеджирование, диссипация. В проекте желательно использовать способы, которые можно реализовать или сочетание этих способов.

Риск-менеджмент строится на анализе финансовых потоков с учетом факторов риска. Прогнозы вероятностных распределений финансовых потоков с учетом факторов риска формируются программой AE-Project.

Вопросы для контроля:

С какой целью раздел "Анализ и оценка рисков" приводится в бизнес-плане?

Какими должны быть основные составляющие этого раздела?

Назовите основные виды риска. Какие из них непосредственно связаны с осуществлением деятельности предприятия?

На какие факторы риска предприятие может оказывать непо-средственное воздействие?

Что понимают под риском инвестиционного проекта?

Каковы способы снижения высокой степени риска?

Назовите основные методы количественного анализа риска.

Укажите методы, которые, по вашему мнению, могут быть использованы на практике для анализа и оценки риска в следующих видах бизнеса:

страховой бизнес;

строительный бизнес;

игорный бизнес;

ресторанный бизнес;

оптовая торговля.

Упражнения

Откройте программу AE-Project и ознакомьтесь с входной формой "Риски". Введите основные факторы риска, определив сроки их действия, вероятность реализации и возможный ущерб от риска. Проанализируйте по выходным формам влияние факторов риска. Выработайте мероприятия по уменьшению влияния рисков на финансовые результаты проекта.