Статистические показатели для оценки рисков инвестиционных проектов

Статистические показатели для оценки рисков инвестиционных проектов

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 12 октября , печатный экземпляр отправим 16 октября. Статья просмотрена: раза. Власенко Р. В статье раскрываются аналитические возможности статистического метода оценки инвестиционных рисков, приведена классификация внешних и внутренних рисков инвестиционных проектов. Ключевые слова : инвестиционный проект, риски реализации инвестиционных проектов, статистический метод количественной оценки инвестиционных рисков.



Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
>> ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ <<


Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения бытовых вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь по ссылке ниже. Это быстро и бесплатно!

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ
Содержание:

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
>> ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ <<

Анализ и моделирование рисков инвестиционных проектов, этапы и стратегии, инновационные риски. Интересующие Вас публикации, затрагивающие темы данного раздела, могут, также, находиться в разделах:.

Ваш IP-адрес заблокирован.

Часто производственная деятельность предприятий планируется по средним показателям параметров, которые заранее не известны достоверно и могут меняться случайным образом. При этом крайне нежелательна ситуация с резкими изменениями этих показателей, ведь это означает угрозу утери контроля. Чем меньше отклонение показателей от среднего ожидаемого значения, тем больше стабильность.

Именно поэтому наибольшее распространение при оценке инвестиционного риска получил статистический метод, основанный на методах математической статистики [5, 9].

Расчет среднего ожидаемого значения осуществляется по формуле средней арифметической взвешенной:. Среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирования. Для принятия окончательного решения необходимо определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от среднего. Для ее оценки на практике применяют либо дисперсию.

СКО является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Для анализа результатов и затрат инновационного проекта, как правило, используют коэффициент вариации. Он представляет собой отношение СКО к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений: в процентах. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. При одинаковых значениях уровня ожидаемого дохода более надежными являются вложения, которые характеризуются меньшим значением СКО.

Предпочтение отдается тем инвестиционным проектам, по которым значение коэффициента вариации является более низким, что свидетельствует о лучшем соотношении дохода и риска. Несмотря на простоту формул, для использования статистического метода необходим большой объем данных за длительный период времени, что и является его основным недостатком.

Кроме того, описанные вышехарактеристики предполагается применять к нормальному закону распределения вероятностей, который широко используется при анализе рисков, т. Однако не всегда параметры проекта денежный поток подчиняются нормальному закону. Поэтому использование при анализе риска только вышеперечисленных характеристик может приводить к неверным выводам и необходимо использование дополнительных параметров, таких как коэффициент асимметрии скоса , эксцесс и т.

Применение более сложного математического аппарата регрессионного и корреляционного анализа, методов имитационного моделирования позволяет провести более глубокий анализ риска и причин его возникновения [13]. В инвестиционном проектировании при оценке риска широко применяется метод анализа чувствительности [8, 30]. В данном методе риск рассматривается как степень чувствительности результирующих показателей проекта к изменению условий функционирования налоговых платежей, цены продукта, средних переменных издержек и т.

В качестве результирующих показателей проекта могут выступать: показатели эффективности NPV, IRR, PI, срок окупаемости ; ежегодные показатели проекта чистая прибыль, накопленная прибыль. Анализ начинается с установления базового значения результирующего показателя например, NPV при фиксированных значениях параметров, влияющих на результат оценки проекта.

Затем рассчитывается процентное изменение результата NPV при изменении одного из условий функционирования другие факторы предполагаются неизменными. Наиболее информативным методом, применяемым для анализа чувствительности, является расчет показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждому из остальных параметров. Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. Анализ чувствительности можно провести и графически, путем построения зависимости результирующего показателя NPV от изменения данного фактора.

Чем больше угол наклона этой зависимости, тем чувствительнее значение NPV к изменению параметра и больше риск. Пересечение прямой реагирования с осью абсцисс показывает, при каком изменении параметра в процентном выражении проект станет неэффективным. Анализ чувствительности позволяет определить ключевые с точки зрения устойчивости проекта параметры исходных данных, а также рассчитать их критические предельно допустимые значения. Главным недостатком данного метода является предпосылка, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно- экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта при этомне учитывается. Степень устойчивости проекта к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями предельного критического уровня объемов производства, цен производимой продукции и других параметров проекта.

Предельное значение параметра проекта для некоторого t-го года его реализации определяется как такое значение этого параметра в t-м году, при котором чистая прибыль участника в этом году становится нулевой.

Данный метод не дает возможности провести комплексный анализ риска по всем взаимосвязанным параметрам, т. В какой-то мере избежать недостатков, присущих анализу чувствительности, позволяет метод сценариев, при котором одновременному непротиворечивому изменению подвергается совокупность факторов исследуемого проекта с учетом их взаимозависимости [30, 38].

Метод сценариев предполагает описание опытными экспертами всего множества возможных условий реализации проекта либо в форме сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта и отвечающих этим условиям затрат, результатов и показателей эффективности.

В качестве возможных вариантов целесообразно построить как минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный реалистический, или средний. Следующий этап реализации метода сценариев состоит в преобразовании исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности.

На основе имеющихся данных определяются показатели экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:.

Вероятностное описание условий реализации проекта оправдано и применимо, когда эффективность проекта обусловлена прежде всего неопределенностью природно-климатических условий погода, возможность землетрясений или наводнений и т. В тех случаях, когда ничего не известно о вероятности отдельных сценариев или реализация любого из них вообще не является случайным событием и не может быть охарактеризована в терминах теории вероятности, используется минимаксный подход, в частности, так называемый критерий оптимизма-пессимизма, предложенный Л.

Гурвицем [5]:. Однако, стремление минимизировать риски, настраиваясь на наихудший сценарий, может привести к неоправданно высоким затратам и созданию слишком больших резервов в случае реализации более благоприятной ситуации. Кроме того, возможно, что многие успешные проекты в этом случае будут отклонены.

Основным недостатком сценарного анализа является учет только нескольких возможных исходов по проекту дискретное множество значений NPV , хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности использования объективного метода определения вероятности того или иного сценария приходится делать предположения, основываясь на субъективном опыте, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок.

Методика оказалась эффективной и впоследствии была использована для оценки не только сроков, но и ресурсов проекта. В настоящее время PERT-анализ является одной из самых популярных и простых методик [30]. Смысл метода состоит в том, что при подготовке проекта задаются три оценки срока реализации стоимости проекта - оптимистическая, пессимистическая и наиболее вероятная.

После этого ожидаемые значения рассчитываются по следующей формуле:. Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов.

Результат расчета используется в дальнейшем как основа для получения остальных показателей проекта. Метод PERT-анализа эффективен в том случае, если вы можете обосновать значения всех трех оценок. Как вспомогательный инструмент при проведении сценарного анализа удобно использовать метод дерева решений [30]. Он применяется в тех ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от предыдущих решений и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Дерево решений - это сетевые графики, каждая ветвь которых представляет собой альтернативные варианты развития или состояния среды. При проведении сценарного анализа на сетевом графике указываются вероятности наступления тех или иных событий, а затем производится расчет ожидаемых результатов. Условием практического использования данного метода является исходная предпосылка, что проект имеет конечное и разумное число вариантов развития.

Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования метода Монте-Карло представляет собой соединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятности [30]. Вместо того чтобы создавать отдельные сценарии наилучший, наихудший , в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров факторов проекта с учетом их вероятностного распределения.

Каждая комбинация дает свое значение NPV, и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение возможных результатов проекта. Реализация этой достаточно сложной методики возможна только с помощью современных информационных технологий.

Метод Монте-Карло является мощным средством анализа инвестиционных рисков, позволяя учитывать максимально возможное число факторов внешней среды. По чистым денежным потокам рассчитывается значение чистого дисконтированного дохода NPV ; описанные выше действия повторяются много раз обычно около имитаций , что позволяет построить вероятностное распределение NPV; результаты имитации дополняются вероятностным и статистическим анализом.

Примерный вид распределения вероятности получения прибыли определенной величины показан на рис. Исходя из такого вида распределения, риски принято разделять на три уровня в зависимости от величины возможных потерь рис.

В зависимости от того, каким методом учитывается неопределенность условий реализации проекта при определении ожидаемого NPV, поправка на риск в расчетах эффективности может включаться либо в норму дисконта метод корректировки ставки дисконтирования [9, 24], либо в величину чистого денежного потока метод эквивалентного денежного потока [21].

Норма дисконта, не включающая премии за риск безрисковая норма дисконта , отражает доходность альтернативных безрисковых направлений инвестирования. Размер премии за риск ненадежности участников проекта определяется экспертно каждым конкретным участником проекта. Поправка на риск неполучения предусмотренных проектом доходов определяется с учетом технической реализуемости и обоснованности проекта, детальности проработки проектных решений, наличия необходимого научного и опытно-конструкторского задела и представительности маркетинговых исследований.

При этом если отсутствуют специальные соображения относительно рисков инвестиционного проекта, размер этого вида поправки на риск рекомендуется ориентировочно определять в соответствии с таблицей 7.

Однако в отдельных отраслях поправки на риск могут отличаться от указанных в этой таблице. Следует отметить, что расчет, основанный на поправке к ставке дисконта, одинаковой для положительных и отрицательных составляющих денежного потока, может приводить к неоправданному завышению эффективности как всего проекта, так и эффективности участия в проекте. Кроме того, указанный подход расчета ставки дисконта с поправкой на риск обладает определенной долей субъективизма и не учитывает корреляцию факторов.

Попыткой избежать этого является подход, который основывается на интерпретации поправки на риск как характеристики случайной величины, а именно премий за риск конкретных инвестиций в исследуемой области бизнеса. При этом предполагается, что премия за риск как случайная величина имеет нормальный закон распределения. Таблица 7. Ориентировочная величина поправок на риск неполучения предусмотренных проектом доходов.

Из сказанного можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инвестиционного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами и недостатками. Использование количественных методов дает возможность получить численную оценку рискованности проекта, определить степень влияния факторов риска на его эффективность.

К числу недостатков этих методов можно отнести необходимость сбора большого объема исходной информации за длительный период времени статистический метод ; сложности при определении законов распределения исследуемых параметров факторов и результирующих показателей статистический метод, метод Монте-Карло ; изолированное рассмотрение изменения одного фактора без учета влияния других анализ чувствительности, метод проверки устойчивости и т.

Преодоление этих недостатков возможно при использовании теории нечетких множеств, позволяющей сформировать полный спектр сценариев реализации инвестиционного проекта. При этом решение принимается не на основе нескольких оценок эффективности проекта, но по всей совокупности этих оценок. Ожидаемая эффективность проекта не является точечным показателем, а представляет собой поле интервальных значений со своим распределением ожиданий, характеризующимся функцией принадлежности соответствующего нечеткого числа.

А взвешенная полная совокупность ожиданий позволяет оценить интегральную меру ожидания негативных результатов инвестиционного процесса. Экономическая библиотека. Учебники по экономике. Разделение рисков по уровням в зависимости от уровня потерь Рис.


Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
>> ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ <<

4. Оценка рисков реальных инвестиционных проектов.

В статье расскажем, что такое риски инвестиционного проекта, разберем их виды и классификацию, объясним, как их оценивать и управлять, а также приведем примеры оценки и анализа. Инвестиционные риски — составная часть любого проекта или объекта инвестиций, их нельзя недооценивать, стремясь к максимизации прибыли и успешности реализации задуманных планов. Риск вообще — это вероятность какого-либо события, негативно влияющего на процесс, проект, результат. Такое событие называют рисковым. Инвестиционный риск — это риск, оказывающий влияние на объект инвестиций: стоимость актива или эффективность проекта:. Классификация — мощный практический инструмент анализа, она помогает быстро оценивать природу и систематизировать риски, а затем применять наработанные в отношении каждой категории методики анализа и управления ими.

Риски инвестиционных проектов

Расчет среднего значения случайной изучаемой величины осуществляется по формуле средней арифметической взвешенной:. Среднее значение случайной изучаемой величины представляет собой обобщенную количественную характеристику доход, прибыль, затраты и т. Дисперсия есть средневзвешенное значение квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:. Для анализа результатов и затрат, как правило, используют коэффициент вариации.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Управление товарными запасами в условиях постоянных рисков и неопределенности. Вебинар Forecast NOW!

Наибольший интерес представляет метод моделирования волатильности, отнесенный в построенной классификации к эконометрическим моделям. К появлению в начале х годов класса моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности autoregressive conditionally heteroskedastic — ARCH привело изучение закономерностей изменений волатильности. Суть модели состоит в следующем. Предположим, имеется регрессия временного ряда yt на другие временные ряды все ряды предполагаются стационарными :. Так как показатели инвестиционных процессов относятся к финансовым, и имеют возможность расчета доходности, то такие модели представляются применимыми. В работе Engle, был предложен следующий способ моделирования этого явления. Процесс 1 и 2 называется авторегресионной условно гетероскедастичной моделью порядка p, ARCH p.

Реальное инвестирование во всех его формах сопряжено с многочисленными рисками, степень влияния которых на его результаты существенно возрастает с переходом к рыночной экономике. Возрастание этого влияния связано с высокой изменчивостью экономической ситуации в стране, колеблемостью конъюнктуры инвестиционного рынка, появлением новых для нашей практики видов реальных инвестиционных проектов и форм их финансирования.

Сейчас особое значение приобретает проблема создания инновационных предприятий. В этой связи предпринимаются меры по формированию инфраструктурной среды, необходимой для интенсификации инвестиционного процесса в сфере инновационной деятельности. Однако открытым остается вопрос о методах оценки целесообразности такой деятельности в каждом отдельном случае.

Оценка риска

Основной задачей статистических методов оценки рисков является определение вероятности наступления отдельного неблагоприятного события на основе статистического исследования имеющихся данных о деятельности конкретного рискового объекта организации в прошлом. Наиболее простой формой статистического показателя, характеризующего риск, является показатель размаха вариации ожидаемого результата:. Достоинством статистического показателя R является простота расчета. Однако размах вариации в этом случае учитывает только крайние значения результата, поэтому область его применения ограничена достаточно однородными совокупностями. Точнее вариацию результата характеризуют статистические показатели риска, учитывающие значимость колеблемости всех возможных значений результата предпринимательской деятельности.

Статистические методов оценки риска — определение вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области зоны риска, коэффициента риска и т. Среди достоинств статистических методов можно назвать возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода.

Зачем и как проводить оценку эффективности инвестиционного проекта

Дают возможность систематизировать разные возможные ситуации и параметры в пределах одного подхода. Нуждаются в применении вероятностных характеристик. Метод оценки вероятности. Оценщик может получить схематичную оценку возможности применения какого-то решения через вычисление доли выполненных и невыполненных решений во всем количестве принятых решений. Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей.

Статистические методы оценки риска

Большое распространение при оценке риска инвестиционных проектов особенно производственных инвестиций получили количественные методы оценки: а анализ чувствительности с проверкой устойчивости проекта; б метод сценариев метод формализованного описания неопределенностей ; в имитационное моделирование метод статистических испытаний, метод Монте-Карло ; г метод кумулятивного построения. Для формулирования выводов при оценке рискованности инвестиционных проектов используют следующие статистические показатели: дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:. Чем больше коэффициент, тем выше рискованность проекта.

Оценка рисков инвестиционного проекта: качественный и количественный подходы. Тема 4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ.

Статистические показатели для оценки рисков инвестиционных проектов

Для чего нужна оценка эффективности инвестиционного проекта и какие методы существуют для ее проведения? В реальной ситуации проблема инвестирования в тот или иной проект может быть весьма непростой. Исследования зарубежной практики принятия инвестиционных решений показывают, что в большинстве западных компаний применяют несколько методов инвестиционной оценки, и при этом нередко используют их не как немедленное руководство к действию, а как информацию для размышления. В понятие эффективности инвестиционного проекта обычно вкладывают степень его соответствия целям и интересам участников инвестирования.

Анализ рисков инвестиционных проектов

В статье р ассмотрены и систематизированы методи ческие аспекты анализа и оценки инвестиционных рисков производственной компании с использованием современных подх одов. Ключевые слова: инвестиционный проект, инвестиционные риски, методы анализа и оценки проектных рисков.

Существует много методов оценки инвестиционного потенциала компании. Особое внимание нужно обратить на плюсы и минусы использования конкретного метода в нынешних экономических условиях. Методы анализа инвестиционных рисков, подразумевают под собой качественную и количественную оценку. Каждый из этих методов выявляет свои специфические принципы и позволяет охарактеризовать инвестиционный риск с разных сторон, что существенно повышает качество и быстроту реагирования на вероятные угрозы.

69. Статистические методы оценки риска

Яцкив, Е. Юршевич Рига В экономической деятельности руководитель любого уровня постоянно сталкивается с необходимостью принимать решения в ситуациях, сопряженных с риском.

Подходы к совершенствованию методики анализа рисков

Под проектными рисками понимается, как правило, предполагаемое ухудшение итоговых показателей эффективности проекта, возникающее под влиянием неопределенности. В количественном выражении риск обычно определяется как изменение численных показателей проекта: чистой приведенной стоимости NPV , внутренней нормы доходности IRR и срока окупаемости PB 2. На данный момент единой классификации проектных рисков предприятия не существует.

Комментарии 5
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. sirarad

    Авторитетная точка зрения, заманчиво

  2. Марина

    Какая занимательная фраза

  3. Глафира

    Замечательная фраза и своевременно

  4. Ольга

    По моему мнению Вы ошибаетесь. Давайте обсудим. Пишите мне в PM.

  5. aresbabli

    Поздравляю, блестящая мысль