Количественная оценка риска

 

Количественная оценка риска заключается в оценке вероятности рискового события и ущерба от его появления.

Оценка вероятности может быть произведена вероятностными, статистическими или экспертными методами. Оценка ущерба – экспертами-специалистами.

 

Анализ чувствительности

 

Анализ чувствительности основан на последовательно-единичном изменении всех проверяемых на рискованность переменных. На каждом шаге только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов, что приводит к пересчету значения используемого критерия.

В качестве интегральных показателей, характеризующих результаты проекта, обычно рассматривают критерии проектной эффективности  (ЧДД – чистый дисконтированный доход; ВНД – внутренняя норма доходности; ИД – индекс доходности.

В ходе классического анализа чувствительности, применяемого к проекту, рассматривается последовательно-единичное влияние на конечный результат проекта (его эффективность) только одного варьируемого параметра (фактора переменной), проверяемого на риск, при сохранении неизменными всех остальных параметров. Обычно при проведении анализа чувствительности выделяют две основные категории факторов по их влиянию:

на объем поступлений;

на размеры затрат.

Например, эластичность ЧДД (проекта) по варьируемой переменной определяется как отношение относительного приращения в ЧДД к относительному приращению в варьируемом параметре. Преимуществом показателя эластичности является то, что он – величина безразмерная, т.е. с его помощью удается решить проблему сопоставимости влияния различных (как натуральных, так и стоимостных) варьируемых характеристик проекта:

 

E = (ЧДД₂ - ЧДД₁) / (x ₂ - x ₁), где

 

x ₁ – базовое значение варьируемой переменной;

x ₂ – измененное значения варьируемой переменной;

ЧДД₁ – значение ЧДД для базового варианта расчета;

ЧДД₂ – значение ЧДД для расчета проекта при значении варьируемой переменной, равной x₂.

По показателям эластичности можно построить «вектор чувствительности», позволяющий выявить наиболее «рискованные» (оказывающие наиболее сильное влияние на ЧДД или другой интегральный показатель эффективности инвестиционного проекта) переменные. Для обеспечения сопоставимости берутся абсолютные значения эластичности, так как знак показывает однонаправленность (если это плюс) или разнонаправленность (если это минус) изменений результирующего и варьируемого параметров. Чем больше эластичность, тем больше внимание должно быть уделено варьируемой переменной, и тем более чувствителен проект к ее изменениям.

Построение рейтинга эластичности (переменные ранжируются по значению показателя эластичности, взятому по модулю) позволяет выявить чувствительные переменные, для которых целесообразно провести дополнительные исследования в рамках количественного анализа рисков.

Экономико-математическая сущность анализа чувствительности состоит в следующем: на основе базового варианта проекта определяют ожидаемое среднее отклонение каждой переменной величины и результаты проекта в случае отклонения одной из переменных величин от базового сценария. Считается, что проект более чувствителен к изменению одного из параметров базового варианта, чем другого, если отклонение первого параметра дает большее отклонение критерия ЧДД – чистого дисконтированного дохода проекта (или другого критерия, выбранного для оценки) по сравнению с базовым критерием.

Проведение анализа чувствительности и выявление наиболее «узких» мест позволяет скорректировать проект и выбрать наиболее безопасную стратегию, то есть такую стратегию его развития и осуществления, которая позволит избежать значительных потерь из-за изменений внешней среды.

Обладая существенными преимуществами, в числе которых объективность, теоретическая прозрачность, простота расчетов, экономико-математическая естественность результатов и наглядность их толкования (именно эти критерии лежат в основе его широкого практического использования), метод анализа чувствительности обладает существенными недостатками, важнейшим из которых является его однофакторность, т.е. ориентированность на изменения только одного фактора проекта, что приводит к недоучету возможной связи между отдельными факторами или недоучету их корреляции. Поэтому при проведении анализа чувствительности проектный аналитик должен выделить переменные, которые будут независимы друг от друга, или, если последнее невозможно, такие переменные, взаимовлияние которых будет минимально. Если же переменные тесно взаимосвязаны, то лучше рассматривать их возможные альтернативные комбинации, что приводит к необходимости анализа сценариев, т.е. к выбору другой техники анализа.

 

Анализ устойчивости

Метод состоит в разработке сценариев развития проекта в базовом и наиболее опасных вариантах

По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих организационно-экономических условиях механизм реализации проекта, каковы при этом будут доходы, потери и показатели эф­фективности у отдельных участников, государства и населения.

Каждому сценарию должны соответствовать:

- набор значений исходных переменных;

- рассчитанные значения результирующих показателей;

- вероятность наступления сценария, определяемая экспертным путем.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а воз­можные неблагоприятные последствия устраняются за счет создан­ных запасов и резервов или возмещаются страховыми выплатами.

Вероятностные методы

Основным инструментом вычисления вероятностей рисковых событий является теория вероятностей. Теория вероятностей предлагает и рассматривает разнообразие моделей вероятностных ситуаций. Объекты теории вероятностей – случайные события и случайные величины.

Понятие случайности отличается от понятия неопределенности тем, что в рассматриваемом эксперименте определены возможные исходы, а неопределенность выражается в том, что неизвестно какой именно исход реализуется.

Если речь идет о случайном событии (А), то предлагается количественная оценка – вероятность его наступления Р (А).

Если речь идет о случайной величине, то ее поведение полностью описывается:

- законом распределения вероятностей (для дискретной случайной величины): Р (х ₁),…, Р (х _n).

- плотностью распределения вероятностей f (x) (для непрерывной случайной величины.

⇐ Предыдущая13141516171819202122Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: