И. Волков, М. Грачева

Теория риска начала интенсивно развиваться примерно с 50-х годов нашего столетия за рубежом. Наибольшее число исследований, посвященных анализу риска, принадлежит американским ученым, хотя эта проблема активно изучалась и в западноевропейских странах. В то же время в нашей стране происходило серьезное развитие математического аппарата анализа рисков применимо к теории планирования эксперимента в технических и естественных областях знаний.

В современной отечественной практике инвестиционного проектирования понятие “анализ проектных рисков” появилось недавно. Оно объединило накопленный ранее международный опыт и основательную российскую теоретическую базу, став обязательным разделом любого бизнес-плана инвестиционного проекта, “законодательно” закрепленным в “Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования”.

Необходимо различать понятия “риск” и “неопределенность”.

Неопределенность предполагает наличие факторов, при которых результаты действий не являются детерминированными, а степень возможного влияния этих факторов на результаты неизвестна; это неполнота или неточность информации об условиях реализации проекта. Факторы неопределенности подразделяются на внешние и внутренние. Внешние факторы — законодательство, реакция рынка на выпускаемую продукцию, действия конкурентов; внутренние — компетентность персонала фирмы, ошибочность определения характеристик проекта и т.д.

Риск — потенциальная, численно измеримая возможность потери. Риск проекта — это степень опасности для успешного осуществления проекта. Понятием риска характеризуется неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий, при этом выделяются случаи объективных и субъективных вероятностей.

Инвестиция в любой проект сопряжена с определенным риском, что, как уже указывалось, отражается в величине процентной ставки: проект может завершиться неудачей, т.е. оказаться нереализованным, неэффективным или менее эффективным, чем ожидалось. Риск связан с тем, что доход от проекта является случайной, а не детерминированной величиной (т.е. неизвестной в момент принятия решения об инвестировании), равно как и величина убытков. При анализе инвестиционного проекта следует учесть факторы риска, выявить как можно больше видов рисков и постараться минимизировать общий риск проекта.

По своему отношению к риску инвесторы могут быть разделены группы:

склонные к риску (готовые платить за то, чтобы нести риск);

не склонные к риску (готовые платить, чтобы уклониться от риска);

нейтральные к риску (безразличные к наличию или отсутствию риска).

Непосредственно отношение к риску зависит как от целей инвестирования (степени рискованности проекта), так и от финансового положения инициатора (инвестора). Для принятия правильного инвестиционного решения необходимо не только определить величину ожидаемого дохода, степень риска, но и оценить, насколько ожидаемый доход компенсирует предполагаемый риск. Однако сложность заключается в том, что оценка риска осуществления инвестиций в меньшей степени, чем другие способы оценки, поддается формализации. Тем не менее, анализ риска является необходимым и чрезвычайно важным этапом инвестиционной экспертизы.

К сожалению, в настоящее время ряд бизнес-планов инвестиционных проектов, содержащих раздел анализа рисков, сужает проблему до анализа только финансовых рисков или подменяет анализом банковских рисков, что не отражает весь спектр проектных рисков.

Данный раздел отражает анализ существующей теории (risk analysis) и практический известный авторам опыт оценки рисков проекта, что дает право на описание в этом разделе специального инструментария под общим названием анализ проектных рисков.

Анализ проектных рисков подразделяется на качественный (описание всех предполагаемых рисков проекта, а также стоимостная оценка их последствий и мер по снижению) и количественный (непосредственные расчеты изменений эффективности проекта в связи с рисками).

В число проектных рисков обычно включаются такие как: технические, риски участников проекта, политические, юридические, финансовые, маркетинговые, экологические, военные, строительно-эксплуатационные, специфические, риски обстоятельств непреодолимой силы и др.

Наиболее часто встречающимися количественными методами анализа рисков являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

Предрисковая оценка чистых выгод инвестиционного проекта, анализ его эффективности базируется на утверждении о наиболее успешном осуществлении и эксплуатации проекта просто уже потому, что априори отсекает неопределенность исходных факторов (переменных). Дело в том, что основываясь на ретроспективном анализе, исследователь прогнозирует определенную величину (оценку) исследуемого фактора (переменной). Однако при этом результативный проектный показатель, зависящий от данного фактора, также принимает определенное точечное значение, которое может ввести в заблуждение, так как при некотором внепрогнозном изменении переменной изменится и результативность проекта.

Даже если эксперт-аналитик использует наиболее вероятные значения каждой проектной переменной, это вовсе не приведет к тому, что полученный результат будет также наиболее вероятным результатом.

Пример

Рассмотрим две переменных (фактора), в качестве которых выберем цену (Р) и объем (Q) проданной продукции.

Фактор	Вероятность, %	Значение, долл.
Цена	(P1)=60 (P2)=40	10.00 20.00
Объем	(Q1)=60 (Q2)=40	100 ед. 200 ед.

Посчитаем выручку как произведение цены на объем для различных комбинаций переменных:

Выручка (Цена•Объем)	Вероятность, %	Значение, долл.
P1•Q1	36	1000
P1•Q2	24	2000
P2•Q1	24	2000
P2•Q2	16	4000

Выручка, равная $2000 с вероятностью 48%, полученная в комбинациях (P1•Q2) и (P2•Q1), является в этом примере наиболее вероятной, а не выручка в $1000 с вероятностью 36%, получаемая при наиболее вероятных оценках цены и объема (т.е. P1•Q1).

Таким образом, представленный пример показывает, что если исследователь абстрагируется от неопределенности и выберет наиболее вероятные значения переменных (факторов), то на выходе значение результативного показателя, являющегося функцией этих факторов, совсем не обязательно будет наиболее вероятным, и это может привести к ошибочным выводам и решениям.

При проведении анализа проектного риска сначала определяются вероятные пределы изменения всех его “рискованных” факторов (или критических переменных), а затем проводятся последовательные проверочные расчеты при допущении, что переменные случайно изменяются в области своих допустимых значений. На основании расчетов результатов проекта при большом количестве различных обстоятельств анализ риска позволяет оценить распределение вероятности различных вариантов проекта и его ожидаемую ценность (стоимость).

Анализ рисков, как уже говорилось, важнейший этап анализа инвестиционного проекта. Согласно финансовой теории, каждая фирма в процессе инвестиционной деятельности стремится максимизировать свою стоимость. В условиях полной определенности и отсутствия риска эта задача эквивалентна задаче максимизации прибыли, т.е. показателя NPV. Но как только предпосылки снимаются, задачи перестают быть эквивалентными. В реальности же для большинства инвесторов и разработчиков важна не только максимизация прибыли, но и минимизация риска рассматриваемого инвестиционного проекта.

Подчеркнем еще одно важное обстоятельство: анализ рисков проекта базируется на осуществленном расчете всех его показателей и критериев, так называемом базисном варианте (на основе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта.

Использование методов математического программирования для принятия оптимальных инвестиционных решений.

ПРИМЕР

Некий бизнесмен решил создать компанию, сдающую в аренду клиентам офисное оборудование (например, факсы и ксероксы), которое он предполагает закупить. Предположим (для простоты), что каждый договор с клиентом об аренде имеет длительность два года и заключается в момент закупки оборудования компанией, т.е. в начале первого года. Проведенный компанией анализ рынка позволяет утверждать, что существует неограниченный спрос на предлагаемое в аренду оборудование по стандартной арендной плате, общая сумма которой будет выплачена в конце второго года. Чистый дисконтированный доход, полученный бизнесменом от сдачи в аренду каждого факса и каждого ксерокса, составит 400 и 500 ден. ед. соответственно. Стоимость факса 300 ден. ед., из которых часть (100 ден. ед.) выплачивается в конце первого года, а остальная сумма (200 ден. ед.) — в конце второго, ксерокс стоит 400 ден. ед., и схема выплат аналогична: 300 ден. ед. выплачиваются в конце первого года, а остальная сумма (100 ден. ед.) — в конце второго. Бизнесмен предполагает, что доступные ему ежегодные фонды ограничены и составляют 40 000 ден. ед. (в первый год) и 30 000 ден. ед. (во второй год).

Какое количество факсов и ксероксов следует приобрести бизнесмену, чтобы максимизировать суммарный чистый дисконтированный доход проекта?

ОТВЕТ

Решение данной задачи можно получить с помощью методов линейного программирования.

Для построения модели задачи обозначим число единиц оборудования, которое нужно приобрести:

f — число факсов;

х — число ксероксов.

Введем ограничения:

100f + 300x <= 40 000 (1.1);

200f + 100x <= 30 000 (1.2).

Экономический смысл построенных ограничений (1.1), (1.2) состоит в том, что ежегодные суммарные выплаты за приобретенные бизнесменом факсы и ксероксы не могут превышать размеров доступных ему ежегодных фондов. Кроме того, для реальных экономических величин должны выполняться ограничения:

f >= 0 (1.3);

х >= 0 (1.4).

Требуется максимизировать функцию

z = 400f + 500х (1.5)

при ограничениях (1.1)—(1.4).

Известно, что в случае двух переменных решение задачи математического программирования можно провести не только аналитически (например, используя симплекс-метод), но и графически. В нашем примере интерес представляет только целочисленное решение.

Рассмотрим графический вариант решения модели сконструированной по выражениям (1.1)—(1.5).

Рис. 1.1. Графический вариант решения модели (1.1)—(1.5):

1 — в соответствии с выражением (1.1);

2 — в соответствии с выражением (1.2).

Заменив неравенство (1.1) равенством, построим в декартовой системе координат соответствующую прямую 1 (рис. 1.1).

Она разделит плоскость на две полуплоскости, расположенные над и под прямой. Неравенству (1.1) будут удовлетворять все точки, принадлежащие нижней полуплоскости и самой прямой 1.

Аналогичным образом отразим на графике решения неравенств (1.2) — (1.4).

Допустимое множество решений задачи линейного программирования находится в заштрихованной области и на ее границах.

Функционал (1.5) задачи строится аналогичным образом.

Из всего допустимого множества (согласно теории математического программирования) представляют интерес только точки, расположенные в вершинах заштрихованной области:

А (0; 150); В (100; 100); С (400/3; 0); О (0; 0).

Максимального значения, равного 90 000 ден. ед., функционал (1.5) достигает в вершине В, т.е. максимальный чистый дисконтированный доход, равный 90 000 ден. ед., бизнесмен может получить, если приобретет 100 факсов и 100 ксероксов.

Итак, в качестве функционала нашей модели был рассмотрен некий простейший аналог критерию NPV , а в качестве значений правых частей ограничений модели использовались, вообще говоря, лимиты ресурсов проекта в денежном выражении. Неизвестными в данной задаче являлись стоимостные значения объемов проектных услуг.

На основании теории двойственности в математическом программировании можно построить задачу, двойственную к данной, а полученные при ее решении так называемые двойственные переменные (объективно обусловленные оценки, теневые цены, скрытые цены) позволяют определить альтернативную стоимость используемых в проекте дефицитных ресурсов.

Построим двойственную к нашей задаче.

Пусть p1 — двойственная оценка фондов в первый год;

p2 — двойственная оценка фондов во второй год.

В этих обозначениях, необходимо минимизировать общие альтернативные стоимости совокупного объема фондов в целом за период проекта, то есть минимизировать функцию Z= (40000р1 + 30000р2) при ограничениях:

100р1 + 200р2 >= 400

300р1 + 100р2 >= 500,

экономический смысл которых в том, что продажа всех ресурсов (фондов), затрачиваемых на единицу каждого вида оборудования (факса или ксерокса) по их альтернативной стоимости в сумме не может быть меньше величины чистого дисконтированного дохода от одного факса или ксерокса соответственно. Кроме того, альтернативные стоимости, как реальные экономические величины, не могут иметь отрицательных значений, поэтому

р1 >= 0;

р2 >= 0.

Уже этот простой пример наглядно демонстрирует возможности и преимущества использования методов математического программирования для принятия проектных решений.