2020-05-12
218
В сфере финансовых услуг существует несколько групп рисков: валютные риски, портфельные риски, процентные риски, кредитные риски, инфляционные риски, риски ликвидности. Валютный, портфельный, процентный риски могут быть объединены в общую группу – ценовые риски. Реализация любого из данных рисков может негативно повлиять на финансовые показатели деятельность компании.
Рисунок 16.1 – Схема классификации финансовых рисков
Аналитические методы анализа риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные мероприятия.
В бизнес-практике используются следующие методы оценки рисков:
— метод корректировки нормы дисконта;
— метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
— точка безубыточности;
— анализ чувствительности критериев эффективности и платежеспособности компании;
— метод сценариев;
— анализ вероятностных распределений потоков платежей;
— дерево решений;
— метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.
Метод корректировки нормы дисконта заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой (например, предельная или средняя стоимость капитала для фирмы).
Такая корректировка проводится путем прибавления величины премии за риск, которая рассчитывается экспертным путем, либо по внутрифирменным методикам. После этого осуществляется расчет критериев эффективности инвестиционного проекта по вновь полученной норме. Чем больше риск, тем выше величина премии.
Решение принимается согласно правилу выбранного критерия.
NPV > 0, PI > l, IRR > r, проект принимается.
NPVx < NPVy, проект У обеспечивает большую NPV.
PIx > PIy, проект Х обеспечивает большую рентабельность.
IRRx > IRRy, проект Х обеспечивает большую эффективность инвестиций.
Достоинства метода: простота расчетов, понятность и доступность, нет необходимости в программных средствах (достаточно обычного калькулятора).
В то же время метод имеет ряд недостатков: не дает информации о степени риска; полученные результаты зависят только от величины премии за риск; предполагает увеличение риска в инновационной деятельности во времени с постоянным коэффициентом; не несет информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку, а лишь осуществляет их приведение к настоящему моменту времени; ограниченные возможности построения различных вариантов моделей.
Вместе с тем, из-за удобства применения, метод широко применяется на практике.
Метод достоверных эквивалентов заключается в корректировке денежных потоков платежей путем расчета введения специальных понижающих коэффициентов (коэффициенты достоверности) для каждого периода реализации проекта. В качестве достоверного эквивалента чаще всего используется математическое ожидание.
В рамках данного метода осуществляется приведение запланированных платежей к величине платежей, поступление которых не вызывает сомнений и значения которых могут быть определены абсолютно точно. Для определения значения понижающего коэффициента обычно прибегают к методу экспертных оценок.
Далее рассчитываются критерии NPV, IRR, PI для откорректированного потока платежей. Преимущества метода: по сравнению с методом корректировки нормы дисконта позволяет учитывать риск более корректно; простота расчетов; доступность и понятность.
Недостатки: трудность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта; невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.
Метод точки безубыточности. Точка безубыточности позволяет определить требуемый объем продаж, который обеспечивает получение прибыли, зависимость прибыли предприятия от изменения цены и долю каждого продукта в доле общих затрат.
Метод «Анализ чувствительности» заключается в анализе и оценке влияния исходных параметров проекта на его конечные характеристики (NPV, IRR, чистая прибыль и др.) Данный метод позволяет узнать, как изменяются показатели эффективности инвестиционного проекта при изменении входных данных. Метод основан на анализе изменений выбранных переменных в определенных границах, причем остальные остаются неизменными.
Чем больше диапазон, в рамках которого могут происходить изменения с тем условием, что NPV и норма прибыли остаются положительными величинами, тем устойчивее проект. Если в результате анализа была установлена сильная чувствительность конечного показателя к варьирующим, то изменяющимся переменным надо уделить первоочередное внимание. В качестве варьирующих переменных могут быть: цена единицы продукции; цена на сырье и материалы; объем продаж; ставка дисконта; компоненты себестоимости и т.д.
Варьирующие параметры выбираются в зависимости от цели исследования.
Этапы анализа:
1. Выбираются варьирующие факторы, которые являются неопределенными для аналитика.
2. Устанавливается взаимосвязь между исходными и результирующими показателями в виде математического уравнения или неравенства.
3. Определяются диапазоны изменений исходных переменных (например, 5 или 10% от исходного состояния).
4. Анализируется влияние варьирующих переменных на конечные характеристики проекта.
Недостатки метода: этот метод не всегда корректен, поскольку изменение одной переменной может повлечь за собой изменение другой, а метод относится к однофакторным; изменение одного фактора рассматривается изолированно от других, в практической же деятельности компании все факторы действуют взаимосвязано; при помощи этого метода нельзя получить вероятностные оценки возможных отклонений исходных и конечных параметров.
Метод сценариев основан на имитации нескольких вариантов развития проекта. Обычно их три — оптимистический, вероятный и пессимистический. По каждому варианту оцениваются риски.
Данный метод позволяет получить информацию о возможных отклонениях с учетом взаимодействия действующих факторов. Важным преимуществом данного метода также является возможность получения наглядной картины различных вариантов реализации проекта. Недостаток данного метода — направленность исследования только на изменение результирующего показателя (NPV, IRR, PI).
Этапы анализа проекта методом сценариев:
1. Выбор нескольких вариантов изменений ключевых показателей (возможные сценарии, например, оптимистический, вероятный и пессимистический);
2. Определение вероятностной оценки по каждому варианту изменения (определяется экспертным путем);
3. Расчет величины результативного показателя (NPV, IRR, PI) по каждому сценарию;
4. Анализ полученных результатов.
Метод «Дерево решений»
Дерево решений — это схематическое представление проблемы принятия решений. Ветви дерева решений представляют собой различные события (решения), а его вершины — ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора.
Чаще всего дерево решений является нисходящим, то есть строится сверху вниз. Выделяют следующие этапы построения дерева решений:
1. Первоначально обозначают ключевую проблему — «вершина дерева».
2. Для каждого момента определяют все возможные варианты дальнейших событий, которые могут оказать влияние на ключевую проблему. Это будут исходящие от вершины дуги дерева.
3. Обозначают время наступления событий.
4. Каждой дуге прописывают денежную и вероятностную характеристики.
5. Проводят анализ полученных результатов.
Метод Монте-Карло отличает то, что при его использовании не производится моделирование с использованием реально наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается статистическое распределение. Суть данного метода заключается в построении модели, состоящей из случайных величин, над которыми проводится серия экспериментов с целью выявления влияния исходных данных на зависящие от них величины, например, на платежеспособность.
В качестве базы для проведения экспериментов при анализе инновационного проекта используют данные об объемах продаж, ценах, затратах.
Этапы метода Монте-Карло:
1. Устанавливается взаимосвязь между исходными и выходными показателями в виде уравнения или неравенства;
2. Задаются функции распределения для входных параметров модели;
3. Проводится серия компьютерных экспериментов модели (генерируются гипотетические наборы значений факторов, которые, к примеру, используются для расчета прибылей и убытков, вызванных изменением стоимости портфеля);
4. Строится функция распределения модели и рассчитываются параметры риска (например, распределение прибылей и убытков портфеля);
5. Проводится анализ полученных результатов.
Данный метод может быть легко реализован в среде EXCEL.
Главной сложностью при использовании метода Монте-Карло является выбор адекватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Другая проблема заключается в больших затратах времени и технических ресурсов. Кроме того, гипотетические распределения вероятностей могут не соответствовать реальности. Соотношение максимально возможного объема убытка и объема собственных финансовых ресурсов инвестора представляет собой степень риска, ведущего к банкротству. Она измеряется с помощью коэффициента риска.
Кр = У/ С
где Кр — коэффициент риска;
У — максимально возможная сумма убытка, руб.;
С — объем собственных финансовых ресурсов с учетом точно известных поступлений средств, руб.
Выбор метода оценки риска зависит от ряда факторов:
— объем и качество исходных данных (если имеется значительная информационная база, то возможно использование метода имитационного моделирования, в противном случае применяется метод экспертных оценок);
— запас времени и технический потенциал (если расчет не является срочным и компания располагает техническими возможностями, то выбирается метод Монте-Карло);
— глубина расчетных данных и горизонт прогнозирования;
— требование государственных контролирующих органов к формированию отчетности.
