Методы управления рисками (тема 9)

Содержание


Введение
1. Методы оценки вероятности возникновения рисков
2. Методы идентификации риска
3. Методы и модели имитации риска
Заключение
Список использованной литературы

Методы управления рисками (тема 9)

Метод аналогии. Для идентификации рисков этот метод использует накопленные знания и планы по управлению рисками других аналогичных проектов.
Методы с использованием диаграмм. К методам отображения рисков в виде диаграмм относятся диаграммы причинно-следственных связей и блок-схемы процессов, которые позволяют проследить последовательность событий, происходящих в данном процессе.
Сравнение методов идентификации рисков проекта5 представлено в таблице 1.
Таблица 1.
Сравнение методов идентификации рисков
Метод идентификации
Преимущества
Недостатки
Мозговой штурм
Способствует взаимодействию членов группы. Быстрый. Недорогой
Может проявиться преобладание одной личности. Можно сосредоточиваться только в конкретных областях. Требует сильного ведущего. Для оценки необходимо контролировать склонности группы
Метод Delphi
Нет доминирования одной личности. Может проводиться дистанционно через электронную почту. Исключается проблема ранней оценки. Требует участия каждого члена группы
Занимает много времени. Высокая загрузка ведущего
Метод номинальных групп
Уменьшается эффект доминирующей личности. Обеспечивает взаимодействие участников. Дает упорядоченный список рисков
Требует много времени. Высокая загрузка ведущего
Карточки Кроуфорда
Быстрый. Легко реализуется. Должен участвовать каждый член группы. Вырабатывается большое количество идей. Можно проводить с группами больше обычного размера. Уменьшает эффект доминирующей личности
Меньшее взаимодействие между участниками
Опрос экспертов
Используется прошлый опыт
Эксперт может быть предвзятым. Требует много времени
Контрольные списки
Конкретный и упорядоченный. Легко использовать
Предвзятость. Может не содержать конкретных элементов для данного проекта
Метод аналогии
Использует прошлый опыт для исключения проблем в будущем. Подобные проекты содержат много сходных черт
Требует много времени. Легко получить результаты, не подходящие для данного случая. Аналогия может быть некорректной
Методы с использованием диаграмм
Ясное представление участвующих процессов. Легкость построения. Для них имеется много компьютерных инструментов
Иногда вводит в заблуждение. Может занимать много времени
Выходы процесса идентификации рисков
Результатом процесса идентификации рисков является Реестр рисков, содержащий:
список идентифицированных рисков;
список потенциальных действий по реагированию;
основные причины возникновения риска;
уточнение категорий рисков.
В процессе идентификации список категорий рисков может пополняться новыми категориями, что может привести к расширению иерархической структуры рисков, разработанной в процессе планирования управления рисками.
3. Методы и модели имитации риска
Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.
В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло — это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя (в нашем случае NPV) подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами6. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска.
При разработке и экспертизе инвестиционного проекта вопрос о его эффективности решается на основе анализа значений различных интегральных показателей — NPV, IRR, РВ, PI и т.д. Но все расчеты проводятся для базового варианта инвестиционного проекта, реализация которого, по мнению разработчиков, наиболее правдоподобна. В данной ситуации строится только одна модель прогнозных потоков денежных средств. И эта модель является моделью принятия решений в условиях определенности.
Предпосылка о полной определенности приводит к значительному упрощению действительности при моделировании. На практике нельзя быть полностью уверенным, что при реализации инвестиционного проекта все денежные потоки будут в точности соответствовать прогнозным. Наоборот, с момента реализации проекта на каждом этапе будет возникать все большее и большее расхождение между прогнозными и реальными денежными потоками. Может даже возникнуть ситуация, что задержки в оплате продукции, рост цен на импортные материалы в связи с изменением валютного курса, изменение налоговых ставок или другие негативные события приведут к полному краху проекта или, как минимум, к существенным дополнительным издержкам. Возникают вопросы: Как оценить устойчивость проекта к изменениям внешней среды? Как количественно измерить риск, связанный со всем проектом в целом? Применение имитационного моделирования по методу Монте-Карло в инвестиционных расчетах позволяет ответить на эти вопросы.
Следует отметить, что проведение риск-анализа по методу Монте-Карло не исключает осуществления на предыдущем этапе стандартных инвестиционных расчетов. Данный метод скорее является инструментом, который улучшает их результаты. Наличие хорошей исходной модели инвестиционного проекта - это необходимая база для проведения значимого, результативного имитационного моделирования. Результаты сравнительного анализа стандартных инвестиционных расчетов и риск-анализа по методу Монте-Карло приведены в табл7. 2.
Таблица 2.
Стандартные инвестиционные расчеты и риск-анализ по методу Монте-Карло
Критерии сравнения
Стандартные инвестиционные расчеты
Риск-анализ по методу Монте-Карло
Переменные
Детерминированные (значения точно определены)
Являются случайными величинами с заданными законами распределения
Модель
Модель денежных потоков
Модель денежных потоков
Процесс
Расчет одного прогнозного варианта (сценария) реализации проекта
Расчет большого количества случайных вариантов (сценариев) реализации проекта
Результат
Единственное значение интегрального показателя эффективности проекта
Распределение вероятностей интегрального показателя эффективности проекта
Уже указывалось, что метод Монте-Карло, являясь одним из наиболее сложных методов количественного анализа рисков, преодолевает недостатки анализа чувствительности и анализа сценариев. Оба этих метода показывают воздействие определенного изменения в величине одной или нескольких переменных на показатель эффективности проекта (например, NPV).
Основные недостатки этих методов и способы их устранения с помощью метода Монте-Карло указаны в табл. 3.
Таблица 3.