Основные подходы к оценке риска


Оценивая риск, важно решить следующие задачи:


- предусмотреть все возможные в перспективе варианты развития событий, соотносимые с данным риском (возможные исходы от принятых решений или случайных событий);
- рассчитать вероятности каждого варианта случайного события.
Величина риска, или степень риска, измеряется двумя критериями: среднее ожидаемое значение; колеблемость (изменчивость) возможного результата.
Среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) воплощено в денежных единицах и исчисляется средневзвешенным для различных ее значений с вероятностью каждого значения в виде весового коэффициента. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее ожидаемое значение показывает обобщенную количественную характеристику, не позволяя измерить изменчивость показателей.
Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей. Колеблемость перспективного результата демонстрирует степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:
G² = Σ(x – xср)² n / Σ n,
где G² - дисперсия;
x – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
xср - среднее ожидаемое значение;
n – число случаев наблюдения.
Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:
G = √Σ (x – xср)² / Σ n,
где G – квадратическое отклонение.
При равенстве частот имеем частный случай:

G² = Σ(x – xср)² / n,
G = √Σ (x – xср)² / n.
Среднее квадратическое отклонение самый используемый показатель для оценки уровня риска. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости.
Для анализа используется коэффициент вариации. Коэффициент вариации являясь, относительной величиной, используется для анализа соотношения риска и дохода по проекту, чем он выше, тем более рискованным является проект. Коэффициент вариации дает возможность вычислить уровень риска при различных показателях средних ожидаемых доходов по проектам:
V = G/Xср∙100,
где V – коэффициент вариации, %;
G – среднее квадратическое отклонение;
Xср – среднее ожидаемое значение.
Коэффициент вариации может изменяться 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.
В теории и практике менеджмента применяют разнообразные методы анализа проектных рисков, к которым относят следующие:
- корректировка нормы дисконта;
- достоверные эквиваленты (коэффициенты достоверности);
- анализ чувствительности значений показателей эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, индекс прибыльности и др.);
- сценарии;
- анализ вероятных поступлений потоков платежей;
- дерево решений;
- имитационное моделирование.
Метод корректировки нормы дисконта состоит в добавлении в финансовую модель рыбоводного проекта (при расчете чистой дисконтированной стоимости) премии за риск, обеспечивающей рост ставки дисконтирования. Размер надбавки вычисляют, опираясь на принятую, на предприятии рыбной отрасли концепцию учета стоимости денег во времени. Обычно риск определяется
119
кумулятивным методом исходя из закрепленных за разными видами рисков рангов.
К достоинствам данного метода относятся простота расчетов, понятность и доступность. Однако, методу присущи и существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта реализует приведение будущих потоков платежей к данному моменту времени (производится дисконтирование по повышенной норме), но не поступает информация о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом подготовленные результаты во многом связаны с величиной надбавки за риск. Метод предусматривает рост риска во времени с постоянным коэффициентом, что не корректно, поскольку многим проектам свойственны риски в начальные периоды с поступательным уменьшением их к концу реализации. Поэтому высоко прибыльные рыбоводные проекты, не предусматривающие со временем значительного роста риска, не всегда верно оценивают и отклоняют. Данный метод не информативен с позиции вероятностных распределений будущих потоков платежей и не позволяет их оценить. А также из-за простоты метода существенно ограничены возможности моделирования разнообразных вариантов, которые сводятся к анализу зависимости критериев от изменений только нормы дисконта.
К недостаткам метода достоверных эквивалентов относят:
- трудность определения показателей достоверности, адекватных риску на всех этапах проекта аквакультуры;
- сложность проведения анализа вероятностных распределений ключевых значений.
Метод анализа чувствительности предполагает определение рисков, имеющих наибольшее потенциальное влияние на цели предприятия рыбохозяйственного комплекса. Анализ чувствительности находит степень неопределенности каждого элемента проекта, влияющую на общие результаты, при оставлении на своем исходном уровне неопределенных элементов.
Анализ чувствительности, наиболее часто применяемый количественный метод исчисления рисков, лежащий в основе принятия многочисленных управленческих решений. Данный метод имеет несомненные преимущества такие, как простота, теоретическая прозрачность, возможность формализации, наглядность интерпретации результатов. Вместе с тем у метода есть и значительные недостатки:
- разные группы методов дают различные результаты;
120
- в процессе анализа не учитывается корреляция между изменяемыми факторами, что снижает достоверность результатов;
- однофакторность – т.е. нацеленность на учет только одного фактора при неизменных других, что не учитывает динамический характер проекта.
Метод сценариев вырисовывает наглядную картину для различных вариантов осуществления рыбоводных проектов, а также дает информацию о чувствительности и возможных отклонениях. С помощью программных средств значительно повышает эффективность данного анализа посредством практически неограниченного увеличения количества сценариев и введения дополнительных переменных.
Анализ вероятных поступлений потоков платежей дает необходимую информацию об ожидаемых значениях чистой приведенной стоимости и чистых денежных потоках, а также анализирует их вероятностные распределения. При этом применение метода предусматривает известность, либо точную определенность вероятности для всех вариантов денежных поступлений. На практике в отдельных случаях распределение вероятностей производится с высокой степенью достоверности, только опираясь на анализ прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако, зачастую такая информация недоступна, и соответственно распределения задаются по предположениям экспертов и довольно субъективны.
Метод дерева решений представляет собой диаграмму, описывающую принятие решений, обусловленных одной из доступных альтернатив. Диаграмма показывает вероятности рисков, затраты и выгоды по логическим сценариям, вызванные перспективными событиями и принимаемыми решениями. Посредством дерева решений выявляют одно из решений, приносящих наибольшую ожидаемую ценность при количественном выражении всех неопределенных компонентов, затрат, результатов и будущих действий. На практике ограничивает данный метод его исходная предпосылка, что проект имеет обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно актуален в случаях принятия решений, находящихся в сильной зависимости от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяющих сценарии перспективного развития событий.
121
Имитационное моделирование основано на построении математической модели для проекта с неопределенными значениями параметров и, с известными функциями распределения вероятностей для параметров, а также корреляцией между ними, позволяет распределить доходность проекта аквакультуры. Этот метод чаще всего удачно сочетают с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр.
Высокая степень риска рыбоводного проекта обуславливает необходимость поиска путей ее искусственного уменьшения. Управляя проектами, обычно используют три способа снижения риска:
- распределение риска между участниками проекта, путем передачи его части соисполнителям работ;
- страхование;
- формирование резервных средств для покрытия непредвиденных затрат.
Традиционная практика распределения риска состоит в том, что ответственным за риск считается тот участник рыбоводного проекта, который в состоянии его определить и контролировать. Однако, часто именно этот партнер финансово неустойчив для преодоления последствий рисков. Распределение риска производится в процессе разработки финансового плана проекта и контрактных документов.
Для многих крупных проектов аквакультуры характерна задержка их выполнения, что значительно увеличивает стоимость работ по сравнению с первоначальной. Выходом из данной ситуации служит привлечение к участию в проекте страховых компаний.
Формирование резерва средств для покрытия непредсказуемых затрат считается способом борьбы с риском, предусматривающим установление соотношения между потенциальными рисками, изменяющими стоимость проекта, и размером расходов, вызванных необходимостью преодоления сбоев в его осуществлении. Основополагающей проблемой при формировании резерва для покрытия непредвиденных затрат считается оценка потенциальных последствий риска.
В результате анализа специфики создания предприятий аквакультуры, а также экспертных оценок специалистов-практиков была выявлена проблематика оценки рисков, связанная с необходимостью дифференциации сложных проблем принятия решений в условиях риска на совокупность меньших проблем,
122
которые могут быть рассмотрены отдельно, а затем в совокупности. Например, риск «Увеличение себестоимости продукции» целесообразно оценивать в контексте возможности создания собственного производства кормов для рыб влажного гранулирования на основе использования рыбных отходов и вторичных сырьевых ресурсов перерабатывающих пищевых производств. Данное производство может быть реализовано в рамках проекта создания предприятия аквакультуры ценных видов рыб. По оценкам экспертов, эффективность кормов влажного гранулирования превышает эффективность сухих кормов — влажные корма являются более ценными и питательными для рыбы и способствуют повышению ее качества. Также стоимость таких кормов оказывается несколько ниже сухих аналогов. Особенно актуально создание таких мобильных производств влажного гранулирования при морских хозяйствах Калининградской области, где вследствие эксклавной специфики региона стоимость поставки сухих кормов увеличивается. При оценке инвестиционной составляющей проектов создания предприятий аквакультуры важным является проведение анализа чувствительности для исследования изменения интегральных показателей эффективности проекта, в первую очередь чистого дисконтируемого дохода, внутренней нормы доходности, сроков окупаемости, здесь необходимо руководствоваться официальными методическими рекомендациями по оценке эффективности инвестиционных проектов. Для осуществления необходимых записей и расчетов в современных условиях желательно использование программных продуктов по управлению проектами, содержащих функции управления рисками (например: Microsoft project, Spider project, Primavera и др.) Например, анализ на основе платформы Microsoft project позволяет: оценить серьезность последствий рисков для проекта, составить план на непредвиденный случай и стратегии снижения риска, связать риски с задачами проекта, с вопросами проекта, с документацией по проекту, а также между собой.