100647 (Мезосередовище організації), страница 3

Таким чином, у зовнішньому середовищі постійно відбуваються процеси, які відкривають нові сприятливі умови для організації, або, навпаки, створюють додаткові труднощі. Роль зовнішньої діагностики полягає у визначенні можливостей і загроз організації, які містить віддалене і безпосереднє її оточення.

Можливості трактують як позитивні чинники зовнішнього середовища, які організація намагається використати для зміцнення своєї позиції.

Загрози, які виникають у зовнішньому середовищі, мають бути під постійним контролем керівництва з метою уникнення чи зменшення їхнього впливу на організацію.

Результати попереднього дослідження віддаленого та безпосереднього оточення організації уточнюються під час його експертної діагностики.

3. Критерії та етапи аналізу ризику

Суть аналізу ризику полягає в наступному. Поза залежністю від якості допущень, майбутнє завжди несе в собі елемент невизначеності. Велика частина даних, необхідних, наприклад, для фінансового аналізу (елементи витрат, ціни, обсяг продажів продукції і т.п. ) є невизначеними. У майбутньому можливі зміни прогнозу як у гіршу сторону (зниження прибутку), так і в кращу. Аналіз ризику пропонує облік усіх змін, як убік погіршення, так і убік поліпшення.

У процесі реалізації проекту піддаються зміні наступні елементи: вартість сировини і комплектуючих, вартість капітальних витрат, вартість обслуговування, вартість продажів, ціни і так далі. У результаті вихідний параметр, наприклад прибуток, буде випадковим. Ризик використовує поняття вероятностного розподіли й імовірності. Наприклад, ризик дорівнює імовірності дістати негативний прибуток, тобто збиток. Ніж більш широкий діапазон зміни факторів проекту, тим більшому ризикові піддається проект.

Аналізуючи ефективність тих або інших інвестиційних проектів, часто приходиться зіштовхуватися з тим, що розглянуті при їхній оцінці потоки коштів (витрати і доходи) відносяться до майбутніх періодів і носять прогнозний характер. Невизначеність майбутніх результатів обумовлена впливом як безлічі економічних факторів (коливання ринкової кон'юнктури, цін, валютних курсів, рівня інфляції і т.п. ), що не залежать від зусиль інвесторів, так і достатнього числа неекономічних факторів (кліматичні і природні умови, політичні відносини і т.д. ), що не завжди піддаються точній оцінці.

Невизначеність прогнозованих результатів приводить до виникнення ризику того, що мети, поставлені в проекті, можуть бути не досягнуті цілком або частково. При цьому під терміном "ризик" розуміють деяку можливу втрату, викликану настанням випадкових несприятливих подій.

У ряді випадків під ризикованістю інвестиційного проекту розуміється можливість відхилення майбутніх грошових потоків по проекті від очікуваного потоку. Чим більше відхилення, тим більше ризикованим вважається проект.

У питанні про оцінку ризику інвестиційного проекту немає методологічної однозначності. Хоча більшість авторів, що займаються питаннями інвестування, звичайно виділяють два основних підходи (якісні і кількісний), проте маються істотні розбіжності при розгляді конкретних методів оцінки.

Головна задача якісного підходу складається у виявленні й ідентифікації можливих видів ризиків розглянутого інвестиційного проекту, а також у визначенні й описі джерел і факторів, що впливають на даний вид ризику. Крім того, якісний аналіз припускає опис можливого збитку, його вартісної оцінки і заходів для зниження або запобігання ризику (диверсифікованість, страхування ризиків, створення резервів і т.д. ).

Основна задача кількісного підходу полягає в чисельному вимірі впливу факторів ризику на поводження критеріїв ефективності інвестиційного проекту.

Серед якісних методів оцінки інвестиційного ризику найбільше часто використовуються наступні:

- аналіз доречності витрат;

- метод аналогій;

- метод експертних оцінок.

Аналіз доречності витрат

Основою аналізу доречності витрат виступає припущення про те, що перевитрата коштів може бути викликаний одним або декількома з наступних факторів:споконвічна недооцінка вартості проекту в цілому або його окремих фазах і складових; зміна границь проектування, обумовлена непередбаченими обставинами; відмінність продуктивності машин і механізмів від передбаченої проектом; збільшення вартості проекту в порівнянні з первісної внаслідок інфляції або зміни податкового законодавства.

Метод аналогій

Не менш розповсюдженим при проведенні якісної оцінки інвестиційного ризику є метод аналогій. Суть його полягає в аналізі всіх наявних даних по не менш ризикованих аналогічних проектах, вивченні наслідків впливу на них несприятливих факторів з метою визначення потенційного ризику при реалізації нового проекту.

Метод експертних оцінок

Кожному експертові, що працює окремо, надається перелік первинних ризиків у виді опитувальних аркушів і пропонується оцінити імовірність їхнього настання, керуючись спеціальною системою оцінок. У тому випадку, якщо між думками експертів будуть виявлені великі розбіжності, вони обговорюються всіма експертами для вироблення більш погодженої позиції. З метою одержання більш об'єктивної оцінки фахівці, що проводять експертизу, повинні мати повний спектр інформації про оцінюваний проект.

Найбільше поширення при оцінці ризику інвестиційних проектів (особливо виробничих інвестицій) одержали такі кількісні методи:

статистичний метод;

аналіз чутливості (метод варіації параметрів);

метод перевірки стійкості (розрахунку критичних крапок);

метод сценаріїв (метод формалізованого опису невизначеностей);

метод дерева рішень;

імітаційне моделювання (метод статистичних іспитів, метод Монте-Карло);

метод коректування ставки дисконтирования.

Статистичний метод

Часто виробнича діяльність підприємств планується за середніми показниками параметрів, що заздалегідь не відомі вірогідно (наприклад, прибуток) і можуть мінятися випадковим образом. При цьому вкрай небажана ситуація з різкими змінами цих показників, адже це означає погрозу втрати контролю. Чим менше відхилення показників від середнього очікуваного значення, тим більше стабільність ринкової обстановки.

Аналіз чутливості (метод варіації параметрів)

В інвестиційному проектуванні при оцінці ризику застосовується також аналіз чутливості. При використанні даного методу ризик розглядається як ступінь чутливості результуючих показників реалізації проекту до зміни умов функціонування (зміна податкових платежів, цінові зміни, зміни середніх перемінних витрат і т.п. ). Як результуючі показники реалізації проекту можуть виступати: показники ефективності (NPV, ІRR, PІ, строк окупності); щорічні показники проекту (чистий прибуток, накопичений прибуток).

Найбільше часто використовуваним критерієм ухвалення рішення щодо проекту є параметр чистої приведеної вартості грошових потоків проекту - NPV.

Чиста приведена вартість фактично являє собою розрахунок суми приведених до сьогоднішнього еквівалента суми чистих грошових потоків проекту при ставці дисконтирования, рівної прибутковості альтернативних проектів з аналогічним рівнем ризику.

Аналіз чутливості передбачає проведення наступних процедур:

Формують модель обґрунтування проекту у виді набору бюджетів, використовуючи MS Excel, Project Expert або інше спеціалізоване програмне забезпечення.

Розглядають таку модель як чорну шухляду, систему, на вхід якої подаються вихідні дані проекту (наприклад, ціна продукту, обсяг передбачуваних продажів, процентна ставка дисконтирования, ставка по кредитах, передбачуваний рівень інфляції і т.д. ), на виході чорної шухляди "знімають" тільки один параметр. Найчастіше їм служить значення NPV, що генерує проект із такими вихідними даними.

Кілька разів розраховують обґрунтування проекту, користуючись сформованою моделлю при різних значеннях вихідних даних. При цьому набір вихідних даних формують у такий спосіб: усі параметри вихідних даних, крім одного, залишають постійними без змін, а один параметр вважають перемінним, генеруючи відразу трохи його значень (звичайно п'ять) з визначеним кроком відносних змін. Зміни, наприклад, можуть складати -20%; -10%; 0%; +10%; +20%. Модель розраховують кілька разів при різних змінах перемінного параметра. Так, якщо в базовому варіанті обґрунтування передбачалася ціна продукту на рівні 50 грн. і саме ціна є на даному етапі перемінним параметром, то обчислюють, які значення чистої приведеної вартості давав би проект у випадку, якщо ціна буде складати відповідно 40 грн., 45 грн., 50 грн., 55 грн., 60 грн. Тобто при приведеному вище відносному приросту перемінного параметра стосовно базового варіанта.

Обчислюють відносні темпи приросту отриманих значень чистої приведеної вартості стосовно NPV базового варіанта: (NPV+20% : NPV0% - 1)100%; (NPV+10% : NPV0% - 1)100%; (NPV0% : NPV0% - 1)100%; (NPV-10% : NPV0% - 1)100%; (NPV-20% : NPV0% - 1)100%.

Зіставляють отримані значення питомого приросту NPV з питомим приростом перемінного параметра.

Процедуру, викладену в пунктах 3-5, повторюють для інших вихідних параметрів, прийнявши в якості перемінних кожний з них по окремості і зафіксувавши інші.

Результати проведеного аналізу часто прийнято представляти у виді графіка, що одержав назву паукообразной діаграми (spіder dіagram):

Як видно з представленої діаграми, побудовані лінії реакції питомої зміни чистої приведеної вартості при зміні перемінної характеристики. Таким чином, кожен параметр має свою лінію, що показує реакцію чистої приведеної вартості NPV на зміну самого перемінного параметра.

Очевидно, що усього передбачити неможливо, але саме ті параметри, питома зміна яких викликає найбільша питома зміна чистої приведеної вартості, передбачити можна. Саме вони є факторами найбільшого ризику по проекті. На графіку лінії таких факторів проведені під кутом нахилу, що максимально наближений до горизонтальної пунктирної лінії. Відповідно менеджери в процесі впровадження проекту саме цим факторам повинні приділяти найбільшу увагу. Доцільно також створити і реалізувати план заходів щодо контролю даних факторів у процесі впровадження проекту.

У процесі практичної реалізації аналізу чутливості з метою мінімізації зусиль на його реалізацію варто врахувати ряд практичних моментів, скоріше, з області інформаційних технологій:

при побудові вихідної моделі проекту варто дотримувати принципу єдиного уведення вихідних даних;

усі параметри проекту повинні розглядатися як такі вихідні дані;

потрібно завжди мати резервну копію базової моделі в окремому файлі;

необхідно залишати докладну інструкцію й опис моделі.

Одним з недоліків аналізу чутливості є передумова того, що каждый вихідний параметр змінюється, незалежно від інших. Виправити подібну ситуацію допомагає аналіз сценаріїв, коли змінюється відразу група взаимозависящих показників. Наприклад, дотримуючись класичного закону попиту та пропозиції, ми можемо установити взаємозв'язок між параметрами ціни й обсягу продажів. Кількість і взаємозв'язки вихідних параметрів моделі можуть являти собою досить складну систему. У цьому випадку має сенс окремо розглядати розвиток подій, що відповідає оптимістичному, очікуваному і песимістичному варіантові розвитку. Для кожного з вищевказаних сценаріїв розраховуються свої варіанти чистої приведеної вартості проекту, внутрішньої норми рентабельності й інших показників.

Метод перевірки стійкості (розрахунку критичних крапок)

Метод перевірки стійкості передбачає розробку сценаріїв реалізації проекту в найбільш ймовірних або найбільше "небезпечних" для яких-небудь учасників умовах. По кожнім сценарії досліджується, як буде діяти у відповідних умовах організаційно-економічний механізм реалізації проекту, які будуть при цьому доходи, втрати і показники ефективності. Вплив факторів ризику на норму дисконту при цьому не враховується.

Одним з найбільш важливих показників цього методу є крапка беззбитковості, що характеризує обсяг продажів, при якому виторг від реалізації продукції збігається з витратами виробництва.

Метод сценаріїв (метод формалізованого опису невизначеностей)

Якоюсь мірою уникнути недоліків, властивому аналізові чутливості, дозволяє метод сценаріїв, при якому одночасній несуперечливій зміні піддається вся сукупність факторів досліджуваного проекту з урахуванням їх взаємозалежності. Метод сценаріїв припускає опис досвідченими експертами всієї безлічі можливих умов реалізації проекту (або у формі сценаріїв, або у виді системи обмежень на значення основних технічних, економічних і інших параметрів проекту) і витрат, що відповідають цим умовам, результатів і показників ефективності.

Основним недоліком сценарного аналізу є розгляд тільки декількох можливих исходов по проекті (дискретна безліч значень NPV), хоча в дійсності число можливих исходов не обмежене. Крім того, при неможливості використання об'єктивного методу визначення імовірності того або іншого сценарію приходиться робити припущення, ґрунтуючись на особистому досвіді або судженні, при цьому виникає проблема вірогідності вероятностных оцінок.

Метод дерева рішень

Як допоміжний інструмент при проведенні сценарного аналізу зручно використовувати метод дерева рішень. Він застосовується в тих ситуаціях, коли рішення, прийняті в кожен момент часу, сильно залежать від попередніх рішень і у свою чергу визначають сценарії подальшого розвитку подій.

Дерево рішень - це сіткові графіки, кожна галузь яких являє собою альтернативні варіанти розвитку або стану середовища. При проведенні сценарного аналізу на сітковому графіку вказуються імовірності настання тих або інших подій, а потім виробляється розрахунок очікуваних результатів.

Імітаційне моделювання (метод статистичних іспитів, метод Монте-Карло)

Аналіз ризиків з використанням методу імітаційного моделювання (методу Монте-Карло) являє собою з'єднання методів аналізу чутливості й аналізу сценаріїв на базі теорії імовірності. Замість того щоб створювати окремі сценарії (найкращий, найгірший), в імітаційному методі комп'ютер генерує сотні можливих комбінацій параметрів (факторів) проекту з обліком їхній вероятностного розподілу. Кожна комбінація дає своє значення NPV, і в сукупності аналітик одержує вероятностное розподіл можливих результатів проекту. Реалізація цієї досить складної методики можлива тільки за допомогою сучасних інформаційних технологій.

Графічна модель проведення аналізу на основі імітаційного моделювання (метод Монте-Карло У цьому випадку ми не просто пробуємо угадати розвиток подій, ми пробуємо угадати природу поводження самих вихідних даних. Ні для кого не секрет, що більшість з них підкоряються законові нормального розподілу Гаусса з властивої ним асиметрією й ексцесом. Ці параметри використовують в імітаційному моделюванні.