- •1. Подходы различных школ к определению понятия риска
- •2. Риск и управление рисками. Понятия и определения.
- •3.Классификация рисков.
- •4.Экологические, технические, инвестиционные риски.
- •5. Промышленные, кредитные, финансовые риски
- •6. Коммерческие, политические, страховые риски.
- •7. Место управления рисками в процессе разработки и реализации управленческих решений
- •8.Логическая схема управления рисками
- •9. Мониторинг рисков
- •10. Количественная и качественная оценка рисков
- •11. Оптимизация рисков
- •12. Методы снижения рисков
- •13. Эффективность и оценка управления рисками
- •14. Модель организации работ по управлению рисковыми проектами
- •15. Процесс управления рисками в предпринимательской организации
- •16. Компоненты процесса управления рисками
- •17. Концепция временной стоимости денег
- •18. Антисипативный и декурсивный способ начисления процентов
- •19. Проект и его окружение
- •20. Управление рисками в течении жизненного цикла проекта
- •21. Понятие проектного риска
- •22. Методы оценки проектных рисков.
- •23. Анализ чувствительности проекта
- •24. Анализ сценариев проекта
- •25. Метод имитационного моделирования (Монте-Карло)
- •26. Дерево решений
- •27. Нейтрализация проектных рисков. Хеджирование проектных рисков.
- •28. Учет рисков при финансировании проектов.
- •29. Финансовые риски в проектной деятельности
- •30. Расчет прибыльности проекта с использованием приемов и методов финансовой математики
- •31. Страхование рисков проекта.
22. Методы оценки проектных рисков.
Анализ рисков можно подразделить на два вида: качественный и количественный. Они взаимно дополняют друг друга
Качественный анализ осуществляется с целью идентифицировать факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает.
Это означает, что нужно установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски.
Количественный анализ преследует цель количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом. Этот вид анализа связан с оценкой рисков.
Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой, но она должна привести к количественному результату, к стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и мероприятий по стабилизации.
Все факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные.
К объективным относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы.
Это инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология и т. д.
К субъективным факторам — непосредственно характеризующие данную фирму.
Это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперированных связей, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т. п.
На этапе качественного анализа необходимы инвентаризация всех видов проектных рисков, которая осуществляется с помощью приведенных выше классификаций, и развернутое словесное описание каждого вида риска, воздействующего на рассматриваемый инвестиционный проект.
Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков и предложить мероприятия по минимизации или компенсации этих последствий, рассчитав стоимостную оценку этих мероприятий.
Необходимо подчеркнуть возможность построения и использования метода «дерева решений» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта.
Изменение обстоятельств внешней среды проекта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений.
Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позволит аналитику рассчитать риск такого развития событий и минимизировать убытки компании.
Применение этого метода обычно используется для анализа рисков тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития.
В противном случае «дерево решений» принимает очень большой объем, так что затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных.
Метод полезен в тех ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, но в свою очередь определяют дальнейшее развитие событий.
23. Анализ чувствительности проекта
Анализ чувствительности (sensitivity analysis) заключается в оценке влияния изменения исходных параметров проекта на его конечные характеристики, в качестве которых, обычно, используется внутренняя норма прибыли или NPV. Техника проведения анализа чувствительности состоит в изменении выбранных параметров в определенных пределах, при условии, что остальные параметры остаются неизменными. Чем больше диапазон вариации параметров, при котором NPV или норма прибыли остается положительной величиной, тем устойчивее проект.
Анализ чувствительности проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. Этот вид анализа позволяет определить наиболее критические переменные, которые в наибольшей степени могут повлиять на осуществимость и эффективность проекта.
В качестве варьируемых исходных переменных принимают: объем продаж; цену за единицу продукции; инвестиционные затраты или их составляющие; график строительства; операционные затраты или их составляющие; срок задержек платежей: уровень инфляции; процент по займам, ставку дисконта и др.
В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать:
показатели эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, индекс доходности, срок окупаемости, рентабельность инвестиций),
ежегодные показатели проекта (балансовая прибыль, чистая прибыль, сальдо накопленных реальных денег).
При относительном анализе чувствительности сравнивается относительное влияние исходных переменных (при их изменении на фиксированную величину, например, на 10%) на результирующие показатели проекта. Этот анализ позволяет определить наиболее существенные для проекта исходные переменные; их изменение должно контролироваться в первую очередь.
Абсолютный анализ чувствительности позволяет определить численное отклонение результирующих показателей при изменении значений исходных переменных. Значения переменных, соответствующие нулевым значениям результирующих показателей, соответствуют рассмотренным выше показателям предельного уровня.