сподіватися на відшкодування втрат, пов’язаних з цим ризиком.
До ризиків, які надаються до страхування, належать:
прямі майнові збитки, спричинені демонтажем і переміщенням пошкодженого майна, повторним встановленням обладнання, неодержанням орендної плати;
ризики, що підлягають обов’язковому страхуванню (від нещасних випадків на виробництві, від захворювань, від пошкодження майна, від викладення транспортних засобів).
Вищенаведені види ризиків зустрічаються в будь-якому проекті. Для їх зниження використовуються методи управління ризиками, опис яких подано наприкінці цього розділу.
Проектні ризики зумовлені особливостями його життєвого циклу. Для оцінки ризику при виборі варіанта інвестування можна застосувати метод експертних оцінок ризиків у різних фазах проекту.
При аналізі ризиків у передінвестиційній фазі доповнюють фінансово-економічну життєздатність проекту, організаційно-технічний потенціал, функції та завдання основних учасників, виконувані роботи й рівень гарантій по інвестиціях та кредитах.
В інноваційній фазі оцінюють структуру управління проектом, перебіг реалізації проекту і якість виконання проектних робіт.
В експлуатаційній фазі оцінці підлягають фактори, які негативно влпивають на реалізацію проекту. Це затримка будівництва, перевищення витрат, непогодженість щодо фінансування, неспроможність контрагентів, втручання держави, виникнення збитків, підвищення цін на сировину та енергоносії, некваліфіковане управління персоналом.
Аналіз ризиків у передінвестиційній фазі лежить в основі вибору варіанта інвестування, однак при цьому прогнозуються ризики і в інвестиційній та експлуатаційній фазах.
Ідея кількісного підходу до оцінки ризику ґрунтується на тому, що невизначеність може бути поділена на два види.
Якщо невизначені параметри спостерігаються досить часто за допомогою статистики або імітаційних експериментів, то можна визначити частоти появи даних подій. Такий тип невизначеності має назву статистичної невизначеності. При достатній кількості спостережень частоти розглядаються як наближене значення ймовірностей подій.
Якщо окремі події, які нас цікавлять, повторюються досить рідко або взагалі ніколи не спостерігалися і їх реалізація можлива лише в майбутньому, то має місце нестатистична невизначеність. У цьому випадку використовується суб’єктивна ймовірність, тобто експертні оцінки її величини. Концепція суб’єктивної ймовірності ґрунтується не на статистичній частоті появи події, а на ступені впевненості експерта в тому, що задана подія відбудеться.
Методологічною базою аналізу і ризику інвестиційних проектів є розгляд вихідних даних як очікуваних значень певних випадкових величин з відомими законами імовірнісного розподілу. Математичний апарат, використовуваний при цьому підході, розглядається докладно в курсах теорії ймовірності та математичної статистики.
Законом розподілу випадкової величини називається закон відповідності між можливими значеннями випадкової величини та їх ймовірностями.
Наприклад, доходність певного інвестиційного проекту може характеризуватися наведеним нижче законом розподілу:
Розподіл доходу проекту за ймовірністю одержання
Ймовірність одержання доходу
(Р) | Рівень очікуваного доходу (Х)
(умовн. од.)
0,2
0,5
0,3 | 200
800
1000
Випадкова величина, яка набуває певних окремих значень, називається дискретною.
Таблиця є прикладом закону розподілу дискретної випадкової величини.
Закон розподілу характеризується кількома показниками, зокрема математичним очікуванням, дисперсією, середньоквадратичним відхиленням, коефіцієнтом варіації.
Математичним очікуванням, або середнім очікуваним значенням випадкової величини Х, називається число, чітке дорівнює сумі добутків значень величини (х) на відповідні ймовірності (Рі):
Невизначеність характеризується розсіянням можливих значень випадкової величини довкола її очікуваного значення.
Для характеристик ризику як міри невизначеності використовуються такі показники:
1) дисперсія
D(x) = M[x –M(x)];
2) середньоквадратичне відхилення
коефіцієнт варіації
Наприклад, для інвестиційного проекту, закон розподілу якого пдано в таблиці, ці характеристики становлять:
1) середнє очікуване значення доходу
М(х) = 200 · 0,2 + 800 · 0,5 + 1000 · 0,3 = 740
2) дисперсія
D(x) = (200-740)2 · 0,2 + (800-740)2 ·0,5 + (1000-740)2 · 0,3 = 80400
3) середньоквадратичне відхилення
4) коефіцієнт варіації
найчастіше як міру ризику використовують середньоквадратичне відхилення. Чим більше його значення, тим більший ризик. Розглянемо інвестиційні проекти А і В, закони розподілу NPV яких задано в таблиці:
Розрахунок середнього очікуваного значення NPV для двох проектів
Проект А | Проект В
Можливі значення NPV (ХА) | Відповідні ймовірності (РА) | Можливі значення NPV (ХВ) | Відповідні ймовірності (РВ)
100
500
700
1500 | 0.2
0.4
0.3
0.1
760 | -7200
1000
3000
5000 | 0.2
0.3
0.3
0.2
760
М (ХА) = 100 · 0,2 + 500 · 0,4 + 700 · 0,3 + 1500 · 0,1 = 760
М (ХВ) = -7200 · 0,2 + 1000 · 0,3 + 300 · 0,3 + 5000 · 0,2 = 760
Тобто, очікуване значення NPV для обох проектів однакове. Втім, величини їх середньоквадратичного відхилення істотно різняться:
D (ХА) = (100-760)2 · 0,2 + (500-760)2 · 0,4 + (700-760)2 · 0,3 + (1500- 760)2 · ·0,1 = 170000
D (ХB) =(-7200 – 760)2 · 0,2 + (1000 –760)2 · 0,3 + (3000 – 760)2 · 0,3 + (5000 – 760)2 ·0,2 = 17790400
у(хВ) значно більше у(хВ), а отже, ризик проекту В вищий від ризику проекту А.
Якщо порівнюються два проекти з різними очікуваними значеннями NPV, то використовується коефіцієнт варіації, який показує частку ризику на одиницю очікуваного значення NPV.
Основною ідеєю аналізу рівня власного ризику проекту є оцінка невизначеності очікуваних грошових потоків від даного проекту. Цей аналіз може бути проведений різними методами – від неформальної інтуїтивної оцінки проекту до складних розрахункових методів та використання статистичного аналізу й математичних моделей.
Практично всі розрахункові значення грошових потоків, на яких заснований проектний аналіз, є очікуваними значеннями випадкових величин з певними законами розподілу. Ці розподіли можуть мати більшу чи меншу варіацію, що є відображенням більшої чи меншої невизначеності, тобто ступеня власного ризику проекту.
Характер розподілу ймовірностей грошових потоків та їх кореляції одного з одним зумовлює характер розподілу ймовірностей NPV проекту і, таким чином, рівень власного ризику даного проекту.
Розглянемо три методи оцінки власного ризику:
аналіз чутливості (sensitivity analysis);
сценарний аналіз (scenario analysis);
імітаційне моделювання методом Монте-Карло (Monte Carlo Simulation).
2.2 АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ ФІНАНСОВИХ ІННОВАЦІЙ ПРИ УПРАВЛІННІ РИЗИКАМИ ОРГАНІЗАЦІЙ
Дослідження присвячене розгляду проблем та
