Методы оценки риска
Метод экспертных оценок
Метод состоит в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качествен-ных факторов.
Формальная процедура экспертной оценки чаще всего сводится к следующему. Руководство проекта (фирмы) разрабатывает перечень критериев оценки в виде экспертных (опросных) листов, содержащих вопросы. Для каждого критерия назначаются (реже - исчисляются) соответствующие весовые коэффициенты, которые не сообщаются экспертам. Затем по каждому критерию составляются варианты отве-тов, веса которых также не известны экспертам. Эксперты должны обладать полной информацией об оцениваемом проекте и, проводя экспертизу, анализировать поставленные вопросы и отмечать вы-бранный вариант ответа. Далее заполненные экспертные листы обра-батываются соответствующим образом (на основании известных компьютерных пакетов обработки статистической информации) и выдается результат или результаты проведенной экспертизы.
На практике при анализе рисков и принятии решений часто не сто-ит задача получения количественных характеристик. Важнее полу-чить сравнительный анализ, для чего эксперты используют для оцен-ки наступления рисковых событий упрощенную шкалу градаций. Например, поместим каждое из рассмотренных событий на диаграм-му в осях "воздействие - вероятность". Диаграмма представляет со-бой 9 клеток, каждая из которых соответствует единственному набо-ру оценок (таблица 3.1.). [6]. Так, например, событие, характеризуемое оценками "слабое воздействие, низкая вероятность", должно быть отображено в нижней левой клетке диаграммы, а событие с оценками "слабое воздействие, высокая вероятность" должно быть отображено в нижней правой клетке и т.д.
Воздействие | Вероятность | ||
Низкая | Средняя | Высокая | |
Сильное | Событие В | ||
Среднее | Событие А | Событие Б | |
Слабое |
Вся диаграмма делится на 3 примерно равные части. Три клетки диаграммы, находящиеся в левой нижней части, - это область несу-щественных рисков. Три клетки диаграммы, находящиеся в ее правой верхней части, - это область существенных рисков. Оставшаяся часть диаграммы (3 клетки) - это область средних рисков. Таким образом, риск, связанный с событием А, является несущественным, риск собы-тия Б - средний, риск события В - существенный. Получившаяся диа-грамма, на которую в соответствии с экспертными оценками нанесе-ны все рисковые события, получила название карты рисков. Эта карта наглядно показывает, какие рисковые события могут иметь место, каково соотношение между различными видами рисков и каким рис-кам необходимо уделить максимальное внимание (в нашем примере это риск события В). Такой подход получил широкое распростране-ние в практике управления рисками компаний реального бизнеса. Риск-менеджеры обычно используют 3 или 5 (редко 7) градаций для вероятности, воздействия и существенности. Описанная карта рисков представляет удобный способ визуализации рисков. На практике применяются и другие способы визуализации, например с помощью круговых или цветовых диаграмм.
Рассмотрим практические аспекты получения такого рода экс-пертных оценок. Казалось бы, первое с чего необходимо начать - это построить шкалу градаций. Пусть принимается шкала из пяти града-ций воздействия: "катастрофическое", "сильное", "значительное", "умеренное", "незначительное". Называться они могут по-разному, но суть заключается в том, что принадлежность рискового события к самой верхней градации означает состояние, близкое к катастрофе для бизнеса компании. Наступление такого события повлечет вынуж-денную реструктуризацию, изменение структуры собственности и другие радикальные изменения. Принадлежность рискового события к самой нижней градации означает незначительное ухудшение состо-яния компании, что можно объяснить обычными колебаниями, кото-рые характерны для данной отрасли.
Пример формирования результатов экспертной оценки представ-лен таблицами 3.2, 3.3, 3.4. В таблице 3.2. проводится оценка влияния основных показателей на итоговый результат проекта, в таблице 3.3. проводится экспертная оценка вероятности фактора риска, при кото-рой все факторы распределяются на пять уровней , в зависимости от вероятности их наступления при реализации проекта. Таблица 3.4. является результатом композиции первых двух таблиц и показывает меру риска проекта, определяемую как произведение вероятности факторов риска на величину их воздействия. Проекты, оказавшиеся в правой верхней зоне являются рисковыми и требуют отклонения или глубокого анализа. Проекты, относящиеся к нижней левой зоне отли-чаются слабой подверженностью факторам риска и могут быть реко-мендованы к реализации. Проекты, относящиеся к промежуточной между этими рассмотренными зонами отличаются средним влиянием факторов риска на результаты проекта и их реализация возможна, но требует анализа на основные факторы риска.
Показатель | Влияние | ||||
---|---|---|---|---|---|
Очень слабое 0.01 | Слабое 0.1 | Среднее 0.2 | Сильное 0.4 | Очень сильное 0.8 | |
Цели (содержание) | Изменения незначительные | Изменения коснулись малой части | Изменена большая часть целей | Изменения неприемлемы для Клиента | Продолжение проекта бессмысленно |
Затратная часть бюджета | Небольшое увеличение | Увеличение более чем на 5% | Увеличение на 5-10% | Увеличение на 10-20% | Увеличение более чем на 20% |
Доходная часть бюджета | Небольшое уменьшение | Уменьшение более чем на 5% | Уменьшение на 5-10% | Уменьшение на 10-20% | Уменьшение более чем на 20% |
Сроки | Незначительное отставание | Отставание до 5% | Отставание по проекту 5-10% | Отставание по проекту 10-20% | Отставание более чем на 20% |
Качество | Незначительное снижение качества | Затронута малая часть свойств | Снижение качества Требует одобрения Клиента | Снижение качества Неприемлемо для Клиента | Продолжение проекта бессмысленно |
Вероятность | Описание | ||
---|---|---|---|
Качественная характеристика | Оценка (ранг) | Вероятность % | |
Очень малая | Событие может произойти в исключительных случаях. Предположение больше теоретическое, чем практическое. Реально подобный риск не случался. | 0,01 | Менее 10 |
Малая | Редкое событие, но уже имело место, однажды произошло. | 0,1 | 10-30 |
Средняя | Существуют свидетельства, достаточные для предположения возможности события. Событие произошло 1-2 раза на других проектах | 0,2 | 30-50 |
Высокая | Событие весьма вероятно. На предыдущих проектах такое случалось часто. "Скорее ДА, чем нет". "50 на 50" и даже больше. | 0,4 | 50-80 |
Очень высокая | Событие скорее всего случится. Почти уверенность, что это произойдет | 0,8 | 80-99 |
Вероятность (Р) | Мера риска = вероятность*воздействие (P*I) | ||||
---|---|---|---|---|---|
0.9 | 0.045 | 0.09 | 0,18 | ||
0.7 | 0.035 | 0.07 | 0.14 | ||
0.5 | 0.025 | 0.05 | 0.10 | ||
0.3 | 0.015 | 0.03 | 0.06 | ||
0.1 | 0.005 | 0.01 | 0.02 | ||
Воздействие на показатели (I) | 0.05 | 0.1 | 0.20 |
Метод субъективной вероятности основывается на суждении оценивающего, на его личном опыте, а в итоге является предположе-нием относительно некоторого результата. Можно условно считать данный подход частным случаем метода экспертных оценок. Пре-имуществом метода субъективных вероятностей является возмож-ность его применения для неповторяющихся событий и в условиях отсутствия достаточного количества статистических данных об объ-ективных вероятностях, что и определяет сферу применения данного метода в анализе проектных рисков.
Метод на основе определении периода (срока) окупаемости. Ме-тод трактуется как период, требуемый для возмещения первоначаль-ного капитала за счет накопленных чистых потоков реальных денег, генерированных проектом. Недостатком данного подхода является выделение из всего потока затрат только объема первоначальных ин-вестиций, т.е. начальной фазы периода реализации проекта. Класси-ческое определение срока окупаемости проекта, ориентирующееся на всю совокупность затрат, связанных с конкретным проектом, сво-бодно от указанного недостатка. Однако, во-первых, в данном случае речь идет только о сроке окупаемости инвестиций и, во-вторых, инве-стиционное решение принимается не только на основании этого кри-терия, а в совокупности с другими - чистым дисконтированным дохо-дом (NPV), внутренней нормой доходности (IRR), индексом при-быльности (PI). Поэтому эксперты-аналитики инвестиционного проек-та, понимая ограниченность этого подхода, тем не менее, используют его на практике. Лицам, принимающим решение о вложении денеж-ных средств в инвестиционный проект, необходима ориентировочная информация о сроке окупаемости инвестиций, что поможет оценить риск проекта.
Метод аналогий состоит в анализе всех имеющихся данных, ка-сающихся осуществления фирмой аналогичных проектов в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повто-ряющихся проектов, например в строительстве. Если строительная фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завер-шенным, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имею-щегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь.
Метод ставки процента с поправкой на риск позволяет, увели-чивая безрисковую ставку процента на величину надбавки за риск (рисковая премия), учесть факторы риска при расчете эффективности проекта. В случае инновационных проектов надбавка за риск может составлять 10 - 20%.
Для количественной оценки риска нескольких проектов (или не-скольких вариантов одного проекта) можно воспользоваться число-выми значениями показателей дисперсии и среднеквадратического (стандартного) отклонения. В тех случаях, когда проекты имеют не-сколько возможных исходов, дисперсия характеризует степень рас-сеянности случайной величины (например, чистого дисконтирован-ного дохода) вокруг своего среднего значения (математического ожидания).
Метод критических значений базируется на нахождении тех значений переменных (факторов) или параметров проекта, проверяе-мых на риск, которые приводят расчетную величину соответствую-щего критерия эффективности проекта к критическому пределу.
Кроме перечисленных подходов практически используются сле-дующие: построение сложных распределений вероятностей (деревья решений); анализ чувствительности (включая методы математическо-го программирования, анализ точки безубыточности и др.); анализ сценариев.