Финансовые риски в российской экономике в условиях мирового финансового кризиса 2008 г

• диверсификация риска;

• уклонение от рисков;
• компенсация рисков;
• локализация рисков.

         В процессе качественного  анализа рисков мы исследуем причины  возникновения рисков и факторы, способствующие их динамике, затем  даем описание возможно ущерба от проявления рисков и их стоимостную оценку.

         Так как расчеты  эффективности проекта базируются на построении его денежных потоков, величина которых может измениться в результате реализации каждого  из отмеченных рисков, то для аналитика важна количественная оценка последствий осуществляемых на данном шаге, выраженная в стоимостных показателях.

Количественный  анализ рисков

         Количественный анализ рисков предполагает численное определение  величин отдельных рисков и риска  проекта в целом. Количественный анализ базируется на теории вероятностей, математической статистике, теории исследований операций.

         Для осуществления  количественного анализа проектных  рисков необходимы два условия: наличие  проведенного базисного расчета  проекта и проведение полноценного качественного анализа.

          При качественном  анализе выявляются и идентифицируются  возможные виды рисков, также  определяются и описываются причины  и факторы, влияющие на уровень  каждого вида риска. 

         Задача количественного  состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности проекта.

         Наиболее часто  на практике применяются следующие  методы количественного анализа  рисков:

• метод корректировки нормы дисконта;
• анализ чувствительности показателей эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, индекса рентабельности и др.)
• метод сценариев;
• деревья решений;
• имитационное моделирование - метод Монте-Карло.

         Перечисленные методы анализа рисков базируются на концепции временной стоимости денег и вероятностных подходах.

         Выбор конкретного  метода анализа риска по нашему мнению зависит от информационной базы, требований к конечным результатам (показателям) и к уровню надежности планирования инвестиций. Для небольших проектов можно ограничиться методами анализом чувствительности и корректировки нормы дисконта, для крупных проектов - провести имитационное моделирование и построить кривые распределения вероятностей, а в случае зависимости результатов проекта от наступления определенных событий или принятия определенных решений построить также дерево решений.

         Методы анализа  рисков следует применять комплексно, используя наиболее простые из них  на стадии предварительной оценки, а сложные и требующие дополнительной информации - при окончательном обосновании инвестиций.

         Результаты применения различных методов к одному и  тому же проекту дополняют друг друга.

         Методы  экспертных оценки .

         Включают комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации.

         Центральной "фигурой" экспертной процедуры является сам  эксперт - это специалист, использующий свои способности (знания, умение, опыт, интуицию и т.п.) для нахождения наиболее эффективного решения.

         Достоинствами экспертного анализа рисков являются:

• отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах;
• возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта;
• простота расчетов.

         К основным недостаткам данного метода следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок.

         Эксперты, привлекаемые для оценки рисков, должны:

• иметь доступ ко всей имеющейся в распоряжении разработчика информации о проекте;
• обладать достаточным уровнем креативности мышления;
• необходимыми знаниями в соответствующей предметной области;
• быть свободным от личных предпочтений в отношении проекта (не лоббировать его).

         Алгоритм  экспертного анализа  рисков имеет следующую  последовательность:

• по каждому виду рисков определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект. Предельный уровень рисков определяется по сто балльной шкале;
• устанавливается, при необходимости, дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной. Оценка выставляется по десятибалльной шкале;
• риски оцениваются экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данных рисков для успешного завершения проекта (по сто балльной шкале);
• оценки, проставленные экспертами по каждому виду рисков, сводятся разработчиком проекта в таблицы. В них определяется интегральный уровень по каждому виду рисков;
• сравниваются интегральный уровень рисков, полученный в результате экспертного опроса, и предельный уровень для данного вида риска и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта;
• в случае, если принятый предельный уровень одного или нескольких видов рисков ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуществляется повторный анализ рисков

         Можно выделить следующие  основные методы экспертных оценок, применяемые для анализа рисков:

• Вопросники;
• SWOT-анализ;
• Роза и спираль рисков;
• Оценка риска стадии проекта;
• Метод Дельфи

         Оценка  риска на основе целесообразности затрат обусловлена установлением потенциальных областей, вызванных изменением параметров факторов под влиянием вновь возникающих ситуаций.

         Областью  риска называется зона общих потерь рынка, в границах которой потери не превышают предельного значения установленного уровня риска.

         Выделяют  пять основных областей риска деятельности любого предприятия в условиях рыночной экономики:

1. безрисковая область;
2. область минимального риска;
3. область повышенного риска;
4. область критического риска;
5. область недопустимого риска.

         . Вероятностный анализ рисков

         Вероятностные методы анализа рисков основываются на знании количественных характеристик рисков, сопровождающих реализацию аналогичных проектов, и учете специфики отрасли, политической и экономической ситуации. В рамках вероятностных методов можно проанализировать и оценить отдельные виды рисков.

         Риск, связанный с проектом, характеризуется тремя факторами:

• событие, связанное с риском;
• вероятность рисков;
• сумма, подвергаемая риску.

         Чтобы количественно оценить риски, необходимо знать все возможные последствия  принимаемого решения и вероятность  последствий этого решения.

           Выделяют два метода определения вероятности:

         1. Объективный метод определения  вероятности основан на вычислении  частоты, с которой происходят  некоторые события. Частота при  этом рассчитывается па основе  фактических данных. Так, например, частота возникновения некоторого уровня потерь А в процессе реализации инвестиционного проекта может быть рассчитаны по формуле:

         f(A)=n(A)/n

         где f - частота возникновения некоторого уровня потерь;

         n(A) - число случаев наступления этого  уровня потерь;

         n - общее число случаев в статистической выборке, включающее как успешно осуществленные, так и неудавшиеся инвестиционные проекты.

         При вероятностных оценках рисков в  случае отсутствия достаточного объема информации для вычисления частот используются показатели субъективной вероятности, т. е. экспертные оценки.

         2. Субъективная вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях.

         Важными понятиями, применяющимися в вероятностном анализе рисков являются понятия: альтернативы, состояния среды, исхода.

         Альтернатива - это последовательность действий, направленных на решение некоторой проблемы. Примеры альтернатив: приобретать или не приобретать новое оборудование, решение о том, какой из двух станков, различающихся по характеристикам, следует приобрести; следует ли внедрять в производство новое изделие и т. д.

         Состояние среды - ситуация, на которую лицо, принимающее решение (в нашем случае - инвестор), не может оказывать влияние (например, благоприятный или неблагоприятный рынок, климатические условия и т. д.).

         Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном состоянии среды. Это некая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтернативы при определенном состоянии среды (например, величина прибыли, величина урожая и т. д.).

         3.6.Экономико-статистические методы составляют основу проведения оценки уровня финансового риска. К числу основных расчетных показателей такой оценки относятся:

         а) Уровень финансового риска. Он характеризует общий алгоритм оценки этого уровня, представленный следующей формулой:

УР = ВР х РП

 где УР — уровень соответствующего финансового риска; ВР — вероятность возникновения данного финансового риска; РП — размер возможных финансовых потерь при реализации данного риска.

         В практике использования  этого алгоритма размер возможных финансовых потерь выражается обычно абсолютной суммой, а вероятность возникновения финансового риска — одним из коэффициентов измерения этой вероятности (коэффициентом вариации, бета-коэффициентом и др.). Соответственно, уровень финансового риска при его расчете по данному алгоритму будет выражен абсолютным показателем, что существенно снижает базу его сравнения при рассмотрении альтернативных вариантов.

         б)  Дисперсия. Она характеризует степень колеблемости изучаемого показателя (в данном случае — ожидаемого дохода от осуществления финансовой операции) по отношению к его средней величине. Расчет дисперсии осуществляется по следующей формуле:

где σ² — дисперсия; R_i — конкретное значение возможных вариантов ожидаемого дохода по рассматриваемой финансовой операции; R — среднее ожидаемое значение дохода по рассматриваемой финансовой операции; Р_i — возможная частота (вероятность) получения отдельных вариантов ожидаемого дохода по финансовой операции; n — число наблюдений. 

         Среднеквадратическое  отклонение и коэффициент  вариации финансовых рисков.