Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
 
Главная arrow Инвестирование arrow Анализ инновационной деятельности
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Методы анализа и оценки рисков в системе инвестиционного и инновационного проектирования

Необходимость анализа и оценки инновационных рисков в современных условиях обусловлена тем, что результаты реализации такого проекта во многом зависят от совокупности тех факторов, которые связаны с определенным уровнем неопределенности. Следовательно, необходимо проводить предварительное исследование возможных последствий в процессе реализации проекта. Основным инструментом подобных исследований служит экспертиза на основе анализа рисков проекта и денежных средств, относящихся к будущим периодам, которая носит прогнозный характер. Инновационная деятельность всегда реализуется в рамках определенного инновационного и связанного с ним инвестиционного проектов. Поэтому экспертная оценка инновационного проекта играет значительную роль в принятии решения об инвестировании. Кроме того, результаты анализа инновационных и инвестиционных рисков играют важную роль для определения стратегии управления инновационной деятельностью.

В настоящее время накоплен достаточный опыт по вопросам анализа инвестиционных рисков, которые в теории рисков называют проектными рисками. Методы анализа и оценки уровня проектных рисков имеют два основных взаимосвязанных вида анализа: качественный и количественный.

Качественный анализ рисков позволяет выявить и идентифицировать появление возможных видов рисков, свойственных данному проекту, а также определить и описать причины и факторы, влияющие на уровень каждого вида риска.

Первостепенной задачей проведения качественного анализа проектных рисков является четкое определение всех возможных рисков проекта. Практика проведения анализа проектных рисков основана на существующей классификации рисков, которые оказывают наибольшее влияние на результаты реализуемых проектов:

– финансовые риски;

– маркетинговые риски;

– технологические риски;

– риски участников проекта;

– политические риски;

– юридические риски;

– экологические риски;

– строительные риски;

– специфические риски;

– обстоятельства непреодолимой силы (форс-мажор)[1].

Существующая практика качественного анализа проектных рисков

позволяет выделить три основных направления проведения анализа по каждому идентифицированному риску:

– определение причин возникновения данного типа риска;

– определение возможных негативных или позитивных последствий, вызванных проявлением данного риска;

– обсуждение конкретных мероприятий, позволяющих минимизировать или устранить рассматриваемый риск.

Следует отметить, что качественный анализ рисков инновационных и инвестиционных проектов имеет общие этапы проведения:

1) идентификация вероятных рисков;

2) описание вероятных последствий от возникновения обнаруженных рисков и их стоимостная оценка;

3) описание мероприятий для минимизации отрицательного воздействия рисков, определение стоимости таких мероприятий;

4) определение возможных положительных последствий от реализации определенного риска (особенно в инновационном проектировании);

5) исследование на качественном уровне возможности управления рисками проекта: локализация рисков диверсификация риска; уклонение от рисков; компенсация рисков.

Кроме того, следует отмстить, что качественный анализ рисков должен проводиться на основе комплексного подхода, учитывающего всю совокупность анализируемых рисков.

Например, инвестиционная деятельность всегда связана с аккумуляцией всех видов рисков. Использование комплексного подхода при анализе рисков, связанных с вложением капитала, можно представить в виде следующей последовательности действий (рис. 6.4).

Такая же последовательность процедур качественного анализа используется и в риск-менеджменте. Качественный анализ проектных рисков ориентирован на предварительную экспертизу рисковой среды, в рамках которой может реализоваться инновационный проект, а также разработку и стоимостную оценку тех мероприятий, которые позволяют управлять проектными рисками. В качественном анализе проектных рисков в основном используются методы системного анализа: аналогий, экспертных оценок, метод Дельфи, ранжирования, метод "дерева решений" и другие эвристические методы (интуиции, синтеза, дедукции, индукции, сравнения и т.п.). Рассмотрим содержание основных методов, применяемых на этапе качественного анализа (табл. 6.2).

Использование комплексного подхода при оценке и анализе рисков инвестиционного проекта

Рис. 6.4. Использование комплексного подхода при оценке и анализе рисков инвестиционного проекта

Таблица 6.2

Основные методы качественною анализа инновационных рисков

№ п/п

Название

метода

Особенности метода

1

Метод аналогии

Для анализа используются базы данных с информацией о рисках, существующих для аналогичных проектов. Метод часто используется, когда нет возможности применить другие методы анализа. Проекты обязательно оцениваются по их завершении. Результаты оценки обрабатываются и используются в дальнейшем для оценки других проектов

2

Методы экспертных оценок риска

Основаны на заключениях экспертов. Подробно описаны в гл. 4

3

Метод балльной оценки риска

Основан на выведении обобщающего показателя на основе частных факторов измерения степени риска

4

Метод "дерева решений"

Оцениваются все наиболее вероятные результаты инновационной деятельности в зависимости от вариантов реализации инновационных проектов

5

Метод ранжирования

Метод упорядочения оцениваемых рисков в порядке возрастания или убывания их появления и уровня проявления

6

Метод Дельфи

Метод, позволяющий повышать уровень объективности экспертных оценок, за счет обобщения и статистической обработки серии последовательных действий экспертов путем опросов, интервью, мозгового штурма с целью максимизации консенсуса для принятия оптимального решения при выборе альтернатив (инновационного проекта)

7

Метод сценария

Метод прогнозирования вариантов развития событий в условиях изменения внешних и внутренних факторов воздействия на инновационный проект. Каждому сценарию развития дается вероятностное значение, оценивается стандартное (допустимое) отклонение параметров и определяется коэффициент вариации. Проект, для которого характерны наименьшее стандартное отклонение и коэффициент вариации, считается наименее рискованным. Сценарии могут иметь оптимистический, пессимистический и нейтральный характер

Качественный анализ рисков могут проводить только специалисты, обладающие не только профессиональными знаниями, но и креативным, системным и инновационным мышлением.

Количественный анализ рисков предполагает численное определение величин отдельных рисков и проекта в целом. Количественный анализ базируется на теории вероятностей, математической статистике, теории исследований операций, а также на результатах полноценного качественного анализа. Основная задача количественного анализа проектных рисков состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности проекта[2].

Для получения количественных показателей уровня риска инновационных проектов применяются формализованные методы, такие как: аналитические методы, вероятностно-статистические методы, методы исследования операций, методы теории выбора и принятия решений, методы математической логики, моделирования. Формальные методы позволяют найти точные связи между зависимыми факторами, произвести оценку и анализ случайных переменных величин, выявить оптимальный способ реализации инновационного проекта в условиях ограниченных ресурсов, осуществить выбор альтернатив реализации инновационного проекта.

Однако существуют определенные трудности в процессе применения таких методов, которые требуют наличия детерминированной информации, как о внешней, так и внутренней среде, т.е. имеют определенный объем статистических данных. Как отмечают российские ученые, проблема заключается в том, что в современных условиях ни одно предприятие не обладает необходимым количеством достоверной информации, что значительно влияет на результаты исследования и анализа уровня риска. Кроме того следует отметить, что для формальных методов исследования уровня риска на предприятии характерны сложность и трудоемкость их проведения, а главное – большая стоимость проведения таких исследований.

Поэтому выбор методов оценки проектных рисков во многом зависит от наличия или отсутствия достаточного объема статистических данных о вероятности наступления рисковых ситуаций, связанных с инновационной и инвестиционной деятельностью (рис. 6.5).

Классификация методов оценки проектных рисков

Рис. 6.5. Классификация методов оценки проектных рисков

Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков инновационного проекта являются анализ чувствительности проекта, анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

Метод Монте-Карло (статистических испытаний) – это метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования проектах. Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой комбинацию методов анализа чувствительности и анализа сценариев[3].

Результатом такого анализа является получение распределения вероятностей возможных результатов инновационного проекта (например, вероятность получения чистой приведенной стоимости NPV > 0).

Анализ чувствительности (уязвимости) осуществляется посредством последовательного изменения каждой переменной. При этом свое значение меняет единственная из переменных (к примеру, п), и на этой основе исчисляется новая величина используемого критерия (например, чистая приведенная стоимость (NPV) или внутренняя норма доходности (IRR)).

Затем происходит оценка изменения критерия (в процентах) в сравнении с базисным событием и рассчитывается показатель чувствительности.

Показатель чувствительность – это величина отношения изменения критерия (в процентах) к изменению значения переменной на 1%.

На основании проведенных расчетов происходит экспертное ранжирование переменных по степени важности (очень высокая, средняя, невысокая), а затем экспертная оценка прогнозируемости (предсказуемости) значений переменных (высокая, средняя, низкая). Далее эксперт может построить так называемую матрицу чувствительности, позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные для инновационного проекта переменные (показатели)[4]. Необходимо подчеркнуть тот факт, что анализ чувствительности до некоторой степени является экспертным методом. Кроме того, в данной методике не анализируется связь (корреляция) между изменяемыми переменными.

Анализ сценариев, в данном случае, представляет собой развитие методики анализа чувствительности инновационного проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный варианты. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR. Эти показатели сравниваются с базисными значениями и даются необходимые рекомендации.

Рекомендации основываются на следующем принципе: даже самый оптимистичный вариант не позволяет допустить инновационный проект к реализации, если его чистый дисконтированный доход меньше нуля. И наоборот: если чистый дисконтированный доход больше нуля, а рассматривается пессимистический сценарий, то проект может считаться приемлемым.

В практике проведения анализа проектных рисков используются следующие методы количественной оценки.

  • [1] Агарков С. А., Кузнецова Е. С., Грязнова М. О. Инновационный менеджмент и государственная инновационная политика. М.: Академия Естествознания, 2011.
  • [2] Марамохина Е. В. Инновационный риск: понятие, этапы управления // Молодой ученый. 2013. № 5.
  • [3] Ермаков С. М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975.
  • [4] URL: smartcat.ru/Management/sheremetrrEG.shtml
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика