Количественные и качественные методы оценки риска

Российская экономическая академия им. Г. В. Плеханова

Самостоятельная работа №3

на тему:

«Количественные и качественные методы оценки риска»

Выполнил: ст-нт гр. 645-ДЭ

Сафонов Д. Ю.

Проверил: проф. Картвелишвили В. М.

Москва 2004 г.

Количественные методы

Количественная оценка рисков определяет вероятность возникновения рисков и влияние последствий рисков на проект, что помогает группе управления проектами верно принимать решения и избегать неопределенностей. Количественная оценка рисков позволяет определять:

• Вероятность достижения конечной цели проекта

• Степень воздействия риска на проект и объемы непредвиденных затрат и материалов, которые могут понадобиться.

• Риски, требующие скорейшего реагирования и большего внимания, а также влияние их последствий на проект.

• Фактические затраты, предполагаемые сроки окончания.

Количественная оценка рисков часто сопровождает качественную оценку и также требует процесс идентификации рисков. Количественная и количественная оценка рисков могут использоваться по отдельности или вместе, в зависимости от располагаемого времени и бюджета, необходимости в количественной или качественной оценке рисков.

Мера риска - это степень неопределенности финансовых результатов, сте¬пень вероятности потерь. Например, риск вложения капитала в биз¬нес связан с неопределенностью ожидаемого дохода. Для его оценки применяют математический инструментарий теории вероят¬ностей - стандартное отклонение, дисперсия, математическое ожи¬дание, коэффициент вариации. Чем меньше значе¬ние стандартного отклонения а и коэффициента вариации по основ¬ным параметрам деятельности, тем меньше риск. Это количест¬венный подход к оценке риска.

Для моделирования вероятностей может быть использована таблица нор¬мального распределения вероятностей. Присвое¬ние вероятностей осуществляется на основании обработки статис¬тической информации (объективная вероятность) или экспертным путем (субъективная вероятность). Классификация вероятностных параметров риска приведена на рис. 2.1 .

ВЕРОЯТНОСТЬ

получения ожидаемого результата

Вид вероятности

Характеристика

ОБЪЕКТИВНАЯ

ЧАСТОТА

СУБЪЕКТИВНАЯ

ИЗМЕНЧИВОСТЬ

Меритель

Средневзвешенная величина

Дисперсия, стандартное отклонение

Рис. 2.1. Параметры риска

Пример измерения риска на основе вероятностной оценки ожидаемых до¬ходов :

I. Рассмотрим два взаимоисключающих проекта развития предпри¬ятия стоимостью 500 ден.ед.:

* Проект М - замена оборудования на более производительное (мо¬дернизация);

• Проект И - приобретение нового оборудования для изготовления

новой продукции (инновация).

Результаты прогнозирования оптимистического, нормального и пессимисти¬ческого вариантов реализации проектов приведены в табл. 2.1.

Оценка осуществляется в следующей последовательности:

1этап Разработка бизнес-планов, оценка денежных потоков и финансо¬вых результатов для каждого варианта реализации проектов. В на¬шем примере используется статический метод оценки, на основе ожидаемого чистого годового дохода, NCFt.

2 этап. Присвоение определенной вероятности получения дохода по каж¬дому варианту реализации проекта -

• оптимистический - 0,2 (проект М); 0,1 (проект И);

• нормальный - 0,6 (проект М); 0,8 (проект И),

• пессимистический - 0,2 (проект М); 0,1 (проект И).

3_этап. Составление гистограммы ожидаемых чистых доходов (рис. 2.2), предполагая, что потоки подчиняются нормальному распределению вероятностей.

500

600

700

ожидаемый 1200 доход

Рис. 2.2. Распределение вероятностей ожидаемых доходов

4 этап. Расчет параметров вероятности - стандартное отклонение, диспер¬сия, математическое ожидание (см. Формулы).

5 этап. Сравнительная оценка риска по стандартному отклонению или, если проекты обладают одинаковым стандартным отклонением, - по ко¬эффициенту вариации.

Вывод: Менее рискован проект М, так как его ожидаемый доход меньше от¬личается от среднего значения - стандартное отклонение (63,25 ден.ед.) меньше, чем у проекта И (268,33 ден.ед.).

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ОЦЕНКА ОЖИДАЕМЫХ ДОХОДОВ

Таблица 2.1

Проект Вариант реализации Ожидаемый чистый годовой доход, NCF, Вероятность получения дохода Математическое ожидание

(3)х(4) Отклонение от среднего (2) - Х Квадратичное отклонение Дисперсия О2, (7)х(4); стандартное отклонение о

1 2 3 4 5 6 7 8

Проект М пессимисти- 500 0,2 100 -100 10000 2000

ческий

нормальный 600 0,6 360 0 0 0

оптимисти- 700 0,2 140 +100 10000 2000

ческий

Итого Х = 600 Ог= 4 000

0=63,25

Проект И пессимисти- 0 0,1 0 -600 360 000 36 000

ческий

нормальный 600 0,8 480 0 0 0

оптимисти- 1200 0,1 120 +600 360 000 73000

ческий

Итого Х- 600 02=72 000

О=268, 33

Имитационная модель Д.Хертца основана на присвоении вероятностей значениям основных параметров (факторов), влияющим на денеж¬ные потоки:

1. Размер рынка (объем продаж).

2. Сегментация рынка.

3. Отпускные цены.

4. Темп роста продаж.

5. Уровень переменных затрат.

6. Уровень постоянных затрат.

7. Объем необходимых инвестиций.

8. Ликвидационная стоимость активов.

9. Срок полезного использования оборудования.

Факторы рассматриваются как независимые. Диапазоны величин по каждому фактору оценивается экспертно, а вероятность присваивается по методу "рулетки". Шесть первых факторов определяют прибыль, ко¬торая соотносится с объемом инвестиций. В результате многократ¬ного повторения имитационного моделирования получают кривую вероятностного распределения нормы прибыли - вероятность того, что инвестиции обеспечат прибыль, большую или меньшую, чем не¬которая средняя величина.

К способам измерения риска относятся также следующие.

Метод оценки доходности активов САРМ - количественный метод анализа прибыльности, доходности инвестиций в сопоставлении с доходно¬стью рынка при помощи коэффициента р, который указывает на совпадение тенденций изменения цен акций предприятия с тенден¬циями изменения цен акций других предприятий (входящих в состав Индекса 500 акций Standard & Poor, индекса Dow Jones и других). Несовпадение тенденций, когда коэффициент не равен 1, отражает повышенный риск по сравнению со средним рыночным.

Метод эквивалентов состоит в учете риска при помощи корректировки со¬ставляющих денежных потоков в зависимости от объективно или субъективно оцененных вероятностей. Применяемый коэффициент корректировки а характеризует соотношение значений денежных потоков при среднем и высоком уровнях риска.

Недостатки количественных методов прогнозирования состоят в том, что для их применения:

- необходим большой объем исходной информации, основанной на анализе статистических данных;

- вероятностные распределения различаются по каждой позиции притоков и оттоков денежных средств, меняются со временем;

- некоторые составляющие зависят от развития в предыдущих пери¬одах (условная вероятность), некоторые нет (безусловная вероят¬ность);

- существует вероятность появления определенной последователь¬ности потоков денежных средств и пр.

Комментарий: Хотя механизм расчетов параметров вероятности известен и алгоритмизирован1, открытым остается вопрос о справедливости исходных предположений, что данное значение по данной позиции денежных потоков ожидается с такой-то вероятностью. Поэтому на практике предпочтение отдается неформализованным методам2 оценки, основанным на интуиции: "А что будет, если...?".

Качественные методы

Качественная оценка рисков - процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. Такая оценка рисков определяет степень важности риска и выбирает способ реагирования. Доступность сопровождающей информации помогает легче расставить приоритеты для разных категорий рисков. Качественная оценка рисков это оценка условий возникновения рисков и определение их воздействия на проект стандартными методами и