Роль и значение финансового менеджмента в кредитных организациях

Введение
Глава I. Определение риска, связанного с реализацией проекта
1.1 Определение риска
1.2 Классификация и функции экономических рисков
Глава II. Методы оценки единичного риска проекта
2.1 Анализ чувствительности
2.2 Анализ сценариев
2.3 Имитационное моделирование методом Монте-Карло
2.4 Анализ дерева решений
Глава III. Учет риска при принятии бюджета капиталовложений
3.1 Метод безрискового эквивалента
3.2 Метод скорректированной на риск ставки дисконта
3.3 Учет риска при прогнозировании оттока денежных средств
Заключение
Терминология
Список литературы

Роль и значение финансового менеджмента в кредитных организациях

7.Расчет ожидаемого изменения избранного показателя эффективности проекта при экстремальных значениях возможного изменения каждого исходного (факторного) показателя.
Такой расчет осуществляется как по минимальному, так и по максимальному возможному значению каждого исходного показателя на основе ранее построенных моделей определения их влияния на избранный показатель эффективности проекта. Результаты расчета позволяют получить количественные значения показателя эффективности проекта при минимальном и максимальном значении каждого из исходных (факторных) показателей.
8. Установление возможного диапазона значений избранного показателя эффективности проекта в диапазоне изменения каждого исходного (факторного) показателя. В этих целях вначале определяется размер отклонений показателя эффективности проекта (при минимальном и максимальном значении исходного показателя) от базового его значения (в процентах к базовому значению). Затем как разность между максимальным и минимальным значениями показателя эффективности определяется возможный диапазон его колебаний (в процентах) в зависимости от изменения каждого исходного показателя.
9. Определение уровня чувствительности избранного показателя эффективности проекта к изменению каждого исходного (факторного) показателя. Этот уровень может быть установлен на основе расчета коэффициента эластичности или графическим методом.
10. Ранжирование исходных (факторных) показателей по степени их влияния на изменение избранного показателя эффективности проекта. Такое ранжирование исходных показателей осуществляется на основе рассчитанных коэффициентов эластичности изменения избранного показателя эффективности проекта от изменения каждого из исходных показателей.
В процессе ранжирования в общей системе исходных показателей устанавливаются наиболее важные из них («ключевые факторные показатели»), которые генерируют настолько высокий риск, что эффективность проекта в процессе его реализации может быть поставлена под угрозу.
В систему ключевых факторных показателей включаются те из них, по которым коэффициент эластичности изменения показателя эффективности проекта равен или превышает единицу.
Характеризуя метод анализа чувствительности проекта в системе методов диагностики проектного риска, следует отметить его простоту и наглядность, а также то, что он позволяет идентифицировать систему факторных показателей, генерирующих наибольшую угрозу достижению расчетной эффективности (это позволяет сконцентрировать мониторинг и контроль этих показателей в процессе реализации проекта).
В то же время методу анализа чувствительности проекта присущи существенные недостатки, потому что рассматривает влияние каждого из факторных показателей на эффективность проекта изолированно друг от друга, тогда как в реальной практике они взаимодействуют комплексно, частично взаимопогашая или усиливая степень этого влияния; а также то, что он не позволяет получить комплексную вероятностную оценку степени риска проекта по любому из показателей оценки его эффективности на основе его колеблемости.
2.2 Анализ сценариев
Основной задачей использования этого аналитического метода является комплексная оценка влияния всех основных исходных (факторных) показателей на эффективность реального инвестиционного проекта при различных возможных условиях (сценариях) его реализации — от наилучших до наихудших. В процессе этого анализа все варьируемые исходные (факторные) показатели проекта моделируются с учетом их взаимозависимости.
По каждому из рассматриваемых сценариев проекта определяется вероятность его возникновения. На основе возможных колебаний показателей эффективности проекта при различных условиях (сценариях) его реализации определяются среднеквадратическое (стандартное) отклонение и коэффициент вариации, которые выражают степень проектного риска. Чем выше значение этих показателей, тем соответственно выше считается уровень проектного риска.
Анализ сценариев проекта в процессе оценки степени его риска осуществляется в разрезе следующих основных этапов:
1.Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта.
Из ранее рассмотренной системы показателей оценки эффективности проекта для осуществления его сценарного анализа может быть избран любой из них. Однако, по мнению большинства специалистов, для проведения анализа сценариев проекта в качестве приоритетного в наибольшей степени подходит показатель чистого приведенного дохода.
2. Определение количества и видов сценариев возможной реализации проекта. В обычной практике сценарного анализа проектов для исследования избирается от 3 до 5 вариантов (сценариев) возможных условий реализации проекта стандартным вариантом считается аналитический набор, состоящий из трех видов сценариев возможных условий реализации проекта, влияющих на его эффективность, — «оптимистический», «реалистический» и «пессимистический.
3. Определение степени вероятности реализации каждого из возможных сценариев развития проекта. Задание такой вероятности каждому из рассматриваемых сценариев является наиболее сложным этапом осуществления анализа, требующим высокой квалификации исполнителей. Это связано с тем, что заданный уровень вероятности в процессе дальнейших расчетов оказывает существенное влияние на определяемый уровень проектного риска. Задание степени вероятности каждому из принятых сценариев возможной реализации проекта осуществляется экспертным путем (при необходимости для этих целей приглашают экспертов-прогнозистов). Общая сумма всех заданных вероятностей по сценариям проекта должна составлять 100% (или 1 при десятичной системе).
4. Моделирование значений всего комплекса основных исходных (факторных) показателей проекта, соответствующих каждому из возможных сценариев его реализации.
На первоначальной стадии этого этапа определяется перечень таких показателей, которые были положены в основу избранного показателя эффективности проекта (при необходимости можно воспользоваться системой таких показателей, приведенных ранее.
На последующей стадии значения этих показателей моделируются для двух экстремальных сценариев — «оптимистического» и «пессимистического», т.е. для возможных наилучших и наихудших условий реализации проекта.
И наконец, на заключительной стадии значения этих показателей моделируются с учетом возможной их динамики для всех промежуточных сценариев реализации проектов..
5. Расчет избранного показателя эффективности проекта по каждому из возможных сценариев его реализации. В процессе этого этапа сначала определяются расчетные значения показателей «объема инвестиционных затрат» и «сумы чистого денежного потока» по каждому из возможных сценариев (исходя из ранее смоделированных значений основных исходных показателей по каждому сценарию). Затем на основе рассчитанных значений показателей объема инвестиционных затрат и суммы чистого денежного потока определяется значение избранного показателя эффективности проекта по каждому варианту сценария.
6. Расчет средневзвешенного показателя эффективности проекта по заданным вероятностям реализации каждого из возможных сценариев развития проекта.
7. Оценка общего уровня риска проекта на основе показателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации. Указанные показатели в наибольшей степени характеризуют уровень проектного риска и наиболее наглядны при сравнительной его оценке по разным проектам.
Коэффициент вариации позволяет определять уровень риска по сравниваемым инвестиционным проектам, если средние значения избранного для анализа показателя эффективности различаются между собой.
Рассматривая метод анализа сценариев проекта в общей системе методов диагностики проектного риска, следует отметить, что в отличие от метода анализа чувствительности проекта он позволяет получить более комплексную оценку уровня этого риска, выраженного конкретными показателями — среднеквадратическим (стандартным) отклонением и коэффициентом вариации избранного для оценки показателя эффективности. Однако недостатком этого метода является то, что задание вероятности реализации каждого из сценариев носит субъективный характер, что привносит соответствующий элемент субъективизма и в полученные конечные результаты оценки уровня проектного риска.
2.3 Имитационное моделирование методом Монте-Карло
Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло). Основной задачей использования этого аналитического метода является комплексная оценка проектного риска на основе многократной имитации условий формирования показателей эффективности проекта и их отклонения от расчетного или среднего значения.
Имитационное моделирование основано на построении математической модели формирования показателей эффективности проекта, установлении границ возможных изменений и форм коррелятивных связей отдельных первичных (факторных) показателей, формирующих эту эффективность, и многократного компьютерного моделирования вероятностных сценариев изменения отдельных первичных (факторных) показателей с целью получения адекватных им значений возможного распределения показателей эффективности проекта4.
Таким образом, если метод анализа чувствительности проекта исследует изолированное влияние каждого из первичных (факторных) показателей на эффективность, то данный метод, определяя коррелятивную связь между первичными показателями, позволяет исследовать это влияние комплексно. В сравнении с методом анализа сценариев данный метод существенно расширяет исследуемое поле условий реализации проекта, моделируя не 3–5 возможных сценариев, а многие их сотни (используя возможности современной компьютерной техники).
Имитационное моделирование по методу Монте-Карло в процессе оценки уровня риска инвестиционного проекта осуществляется в разрезе следующих основных этапов.
1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта. Использование метода имитационного моделирования возможно при оценке уровня риска проекта по любому из показателей его эффективности. Как правило, это — чистый приведенный доход.
2. Построение математической модели и компьютерной программы формирования избранного показателя эффективности проекта на основе первичных (факторных) показателей.
3. Ограничение диапазона возможного колебания первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта. Исходя из ретроспективного и прогнозируемого изменения отдельных факторов, влияющих на эффективность инвестиционной деятельности, по каждому первичному (факторному) показателю устанавливается минимальная и максимальная граница его значений, в диапазоне которых будут осуществляться имитационные расчеты. Такое ограничение диапазона осуществляется только по тем первичным (факторным) показателям, которые могут варьировать в процессе реализации проекта.
4. Установление и математическое выражение форм коррелятивных связей между отдельными первичными (факторными) показателями, формирующими эффективность проекта. На этом этапе определяется наличие такой связи между показателями, ее характер и теснота (например,
связь между уровнем цены на продукцию и объемом ее реализации).
5. Задание типа распределения вероятности отдельных первичных (факторных) показателей в процессе реализации проекта. Это один из наиболее сложных этапов формирования имитационной модели так как он требует проведения соответствующих ретроспективных экономико-математических исследований на обширной статистической базе по каждому из показателей.
6. Многократно повторяющаяся случайная выборка одного из вероятных значений каждого первичного (факторного) показателя и определение адекватных им значений избранного показателя эффективности проекта. В зависимости от характера проекта таких сценариев в процессе имитационного моделирования может формироваться от нескольких сотен до нескольких тысяч.
7. Построение по результатам многократного имитационного моделирования условий реализации проекта графика и модели вероятностного распределения избранного показателя эффективности проекта. Этот этап осуществляется на компьютере после завершения имитации возможных сценариев реализации проекта.
8. Статистический анализ полученной вероятностной модели для определения уровня проектного риска. В процессе этого анализа определяются среднеквадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации и другие показатели, характеризующие уровень проектного риска.
Характеризуя метод имитационного моделирования в целом следует отметить, что он позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных значений первичных (факторных) показателей проекта, которые могут иметь место в процессе реализации проекта.
2.4 Анализ дерева решений
Основной задачей этого метода является комплексная оценка уровня риска проекта на основе графического представления возможных последовательно рассматриваемых во времени сценариев его реализации с установлением вероятности возникновения каждого из них. Каждая из полных ветвей, представленная на графике, иллюстрирует одну из альтернатив возможного хода реализации проекта и соответствующего ей ожидаемого значения показателя его эффективности. Анализ уровня проектного риска с использованием метода «дерева решений» («дерева вероятностей») осуществляется в разрезе следующих основных этапов:
1. Выбор для анализа приоритетного показателя эффективности проекта. Этот метод позволяет использовать для оценки уровня проектного риска любой из ранее рассмотренных показателей его эффективности. Наиболее часто для проведения такой оценки избирается показатель чистого приведенного дохода.
2. Распределение общего периода реализации проекта на отдельные этапы, в течение которых возможны существенные изменения первичных (факторных) показателей, формирующих эффективность проекта. Такие этапы определяются по результатам прогнозирования динамики факторов внешней среды, осуществляемого в процессе подготовки инвестиционного проекта. Если такое прогнозирование затруднено, то в качестве этапов может быть принят каждый год реализации проекта.
3. Определение возможных альтернатив принятия решений, связанных с изменением первичных показателей, формирующих эффективность проекта. На этом этапе рассматриваются только такие альтернативы принятия решений, которые вызывают изменения первичных (факторных) показателей, а следовательно приводит к адекватному им изменению значения избранного показателя эффективности проекта. Каждое их последующих решений, формируемых в рамках отдельной «ветви» графика «дерева решений» («дерева вероятностей») должно базироваться на предыдущем варианте альтернативы по этой «ветви». Каждой рассматриваемой альтернативе принятия решений должен соответствовать новый набор значений первичных (факторных) показателей проекта, формирующих его эффективность.
4. Определение вероятности принятия каждого из альтернативных решений, связанных с изменением первичных показателей, формирующих эффективность проекта. Такая вероятность задается по каждой из альтернатив в разрезе отдельных «ветвей» графика «дерева решений» («дерева вероятностей») по каждому из этапов. Основой установления такой вероятности является экспертная оценка возможных сценариев реализации проекта.
5. Определение размера избранного показателя эффективности проекта, соответствующего каждому из возможных альтернативных решений в процессе его реализации. Такой расчет осуществляется на основе набора значений первичных (факторных) показателей проекта, соответствующих каждому из возможных альтернативных решений. Учитывая, что результаты расчета отражают значения показателя эффективности проекта по отдельным этапам его реализации, они должны быть приведены к настоящей стоимости. Во избежание дублирования в оценке риска, при расчетах настоящей стоимости показателя эффективности для дисконтирования должна использоваться безрисковая ставка процента.
6. Расчет средневзвешенного показателя эффективности проекта по заданным величинам вероятности принятия каждого альтернативного решения в процессе реализации проекта. Такой расчет ведется по показателям эффективности каждого из вариантов возможных альтернативных решений на заключительном этапе реализации проекта (конечным значениям этого показателя по каждой «ветви» графика «дерева решений».
Это значение получается путем перемножения значений вероятностей на всех этапах реализации проекта по конкретной «ветви» графика «дерева решений»;
7. Оценка общего уровня риска проекта на основе показателей среднеквадратического (стандартного) отклонения и коэффициента вариации. Расчет этих показателей осуществляется по стандартным формулам, учитывающим отклонение всех возможных значений показателей эффективности по рассмотренным альтернативам принятия решений от средневзвешенного его значения. На основе этих показателей интерпретируется уровень риска по отдельным проектам и проводится сравнительный анализ уровня риска по различным инвестиционным проектам предприятия.
На основе показателей, представленных на «дереве решений « каждого из проектов, в первую очередь следует определить средневзвешенную вероятность по каждой из альтернатив и средневзвешенную сумму чистого приведенного дохода по каждому из рассматриваемых проектов.
Рассматривая особенности метода «дерева решений» («дерева вероятностей») в общей системе методов диагностики проектного риска, можно отметить, что его преимуществом является высокая степень наглядности осуществляемого анализа, а также достаточно высокая степень корреляции результатов конечной оценки с промежуточными временными интервалами реализации инвестиционного проекта. Однако и этому методу оценки уровня проектного риска присущи определенные недостатки. Прежде всего, использование этого метода дает надежный результат лишь по проектам с коротким жизненным циклом — возрастание проектного цикла приводит к его разделению на значительное число этапов, что существенно усложняет расчеты и требует специальной программной поддержки. Кроме того, как и по ранее рассмотренным методам, слабым звеном метода «дерева решений» является процесс задания вероятностей по каждой из альтернатив, который носит субъективный характер. И наконец, к числу недостатков этого метода следует отнести то, что по каждой из «ветвей» в рамках одного из рассматриваемых этапов реализации проекта разрабатывается всего лишь несколько альтернативных сценариев — в этом отношении метод имитационного моделирования имеет несомненные преимущества.
Глава III. Учет риска при принятии бюджета капиталовложений
3.1 Метод безрискового эквивалента
Метод безрискового эквивалента (метод риск-нейтрального денежного потока).
Метод безрискового эквивалента в качестве ставки дисконта выбирает безрисковую доходность.
Прогнозные денежные потоки соответствующим образом корректируются.
Корректировка может быть реализована двумя способами:
через задание кривой безразличия полезности для инвестора, что позволит пересчитать негарантированные потоки в гарантированные.
а – коэффициент корректировки.
Для потоков в виде бессрочного аннуитета
PV проекта = a x C / kf
2) метод безрискового эквивалента с использованием модели САРМ (через введение корреляции потоков по проекту с рыночной доходностью).
1. Корректировка денежного потока с помощью кривой безразличия полезности
В методе эквивалентного гарантированного денежного потока, определяемого с помощью кривой безразличия полезности
PV = t=1,...n: ((Хt )/ (1+kf)t ), где Xt - ожидаемый чистый денежный поток в году t, (Хt ) - значение денежного потока, которое инвестор согласен получать гарантированно каждый год t взамен негарантированных чистых денежных потоков по проекту.
ENPV = PV - C0 = t=1,...n (( Хt )/ (1+kf)t ) - C0
- коэффициент эквивалентности (корректировки), отражающий отношение к риску субъекта, принимающего решение по проекту (например, финансового менеджера компании).
Чем более собственник (менеджер) неприемлем риск, тем ближе к нулю значение. Для проектов такого же риска как и деятельность компании (считается среднего корпоративного риска), когда известна стоимость капитала и безрисковая доходность kf можно оценить коэффициент эквивалентности.
Метод безрискового эквивалента с использованием модели САРМ (через введение корреляции потоков по проекту с рыночной доходностью).