6.3. ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА В УСЛОВИЯХ РИСКА

■ метод корректировки нормы дисконта;

■ метод достоверных эквивалентов;

■ анализ чувствительности критериев эффективности проекта;

■ метод сценариев;

ш анализ вероятностных распределений потоков платежей;

■ «дерево решений»;

■ метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.

При оценке эффективности проекта используются такие агреги­рованные параметры, как размер инвестиций, величина денежного потока, норма дисконта, временной горизонт прогнозирования, при­быль проекта и др. Все методы учета риска при оценке эффективности проекта, перечисленные выше, сводятся к двум моментам: включению величины риска (введению поправки на риск) в расчет чистых денеж­ных потоков, генерируемых проектом, и (или) в расчет коэффициен­та дисконтирования.

Рассмотрим несколько наиболее распространенных подходов.

Расчет безрисковых (детерминированных) чистых денежных потоков базируется на предположении о наличии точной информа-

«Риск инвестиций означает, что величина будущих доходов| непредсказуема. Этот разброс возможных результатов обычно изме-' ряют стандартным отклонением»^[22].

Таким образом, под риском здесь понимаются любые, как поло-1 жительные, так и отрицательные, отклонения доходности проекта; от средней (или от ожидаемой) ее величины. Ме;жду тем увязка рис- ; ка с разбросом возможных эффектов может не соответствовать «здра­вому смыслу». В этой связи очень меткий пример привел на одной; из конференций по инвестиционной деятельности С.А. Смоляк, поз-,; же он воспроизвел его в своей книге об оценке эффективности инве­стиционных проектов: «Пусть, например, утром вам предлагают уча­ствовать в проекте, заплатив 1 рубль.

Представляется, что наиболее отвечает целям количественной оценки риска проекта не определение степени «колеблемости», а рас­чет вероятности попадания рискового события в «неблагоприятный интервал». Каждый из факторов риска, выделенный на стадии каче­ственного анализа, может изменяться в определенном диапазоне, при­нимая максимальное и минимальное значения, которым в свою оче­редь будут соответствовать максимальное и минимальное значения результирующего показателя инвестиционного проекта (безусловно, при наличии определенных допущений, в частности монотонности функции результирующего показателя). Неочевидно, но практика показывает, что любой из факторов риска и результирующих показа­телей подвергается нормированию. «Неблагоприятным интервалом» может считаться интервал, расположенный между минимальным и нормативным значениями показателя. При таких условиях вероят­ность попадания в этот интервал можно рассчитать с помощью фор­мул математической статистики:

где Р — вероятность попадания в неблагоприятный интервал;

лг„„„ *_Макс, х_норы — соответственно минимальное, максимальное и нормативное значения изучаемого фактора риска или результирующего показателя проекта.

При таком подходе к количественной оценке риска чем более высо­кие значения принимают рассчитанные вероятности, тем более риско­вым является проект (или изучаемый фактор). Одновременно реша­ется проблема двусторонней «колеблемости» (в положительную и отрицательную сторону от ожидаемого значения).

Расчет безрисковых (детерминированных) чистых денежных потоков базируется на предположении о наличии точной информа­ции о поведении всех составных элементов потоков доходов и затрат. Учет риска означает возможность различных сценариев реализа­ции проекта, каждый из которых имеет свои величины денежных потоков (в сценариях могут различаться цены на продукцию, объемы производства, размер инвестиций, текущих издержек, налоговых пла-^! тежей и т.п.).

Зная затраты и результаты проекта при всех (или при наиболее типичных) сценариях его реализации, можно оценить проект с учетом, всех возможных сценариев, а также «степень их возможности». Анализ) результатов реализации каждого сценария покажет, с каким риском сопряжен проект. Каждому сценарию отвечает какой-то детермини­рованный (определенный) поток затрат и результатов, а неопределен­ность проявляется в том, что этот сценарий может осуществиться, а может и не осуществиться. Для комплексной оценки проекта с уче­том всех возможных сценариев предлагается агрегировать соответству­ющие возможные эффекты по каждому из сценариев в обобщающий показатель ожидаемого эффекта проекта.

Таким образом, алгоритм анализа проекта с применением метода сценариев имеет следующий вид.

1. Определяют несколько возможных вариантов развития проек­та: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический.

2. По каждому варианту устанавливают его вероятностную оцен­ку (частотную или субъективную, в зависимости от специфики варьи­руемых факторов).

3. По каждому из вариантов рассчитывают соответствующий ЫРУ, т.е. для каждого проекта получают по три величины ЫРУ. ЫРУ₀, ЫРУ_В, КРУ_п.

4. Определяют среднюю величину ЫРУс использованием форму­лы (6.1).

5. Исчисляют стандартное отклонение показателя ЫРУ с исполь­зованием формул (6.2) и (6.3).

6. Определяют коэффициент вариации показателя ЫРУ по фор­муле (6.4).

7. На основании рассчитанных показателей делается вывод о сте­пени риска проекта.

Пример 6.2. Фирма рассматривает возможность инвестирования средств в один из проектов — А или В. Основным критерием выбора явля­ется минимизация риска. Проекты требуют одинаковых вложений — по 9000 ден. ед. в каждый, имеют одинаковую продолжительность — 5 лет,; генерируют одинаковые поступления в течение каждого года. Эксперт-¹ ная оценка среднего годового поступления приведена в табл. 6.2.

Вероятность наступления событий следующая:

■ пессимистический исход — 0,3;

■ наиболее вероятный — 0,6;

■ оптимистический исход — 0,1.

«Цена» источников финансирования инвестиций — 10%. Какой из проектов следует выбрать?

Результаты анализа эффективности проектов с учетом риска мето­дом сценариев приведены в табл. 6.3.

Таблица 6.3

Учет инвестиционного риска методом сценариев

Второй способ «введения» риска в чистый денежный поток — раз­работка одного, базового сценария.

В уже упоминавшихся нами Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов предлагается закладывать в базовый сценарий «умеренно пессимистические прогно­зы технико-экономических параметров проекта, цен, ставок налогов, обменных курсов валют и иных параметров экономического окруже­ния проекта, объема производства и цен на продукцию, сроков выпол­нения отдельных видов работ и т.д.».

Этот подход практически реализуется в рамках применения мето­да достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности). В этом ] случае осуществляют корректировку ожидаемых значений денежного потока путем введения специальных понижающих коэффициентов для каждого периода реализации проекта.

Для определения значений коэффициентов на практике прибега­ют чаще всего к методу экспертных оценок. В этом случае коэффици­енты отражают степень уверенности специалистов-экспертов в том, что поступление ожидаемого потока осуществится, или, другими слова­ми, в достоверности его величины. Таким образом осуществляется приведение ожидаемых поступлений к величинам платежей, получе­ние которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть определены более-менее достоверно или точно. ₁

Достоверный эквивалент ожидаемого денежного потока опреде-, ляется так:

достон * = О^ожидаем. (6-6)

где ожидаем — ожидаемая величина чистых денежных потоков проекта в периоде £

Ос — коэффициент достоверности поступления ожидаемого денеж­ного потока

После того как эквиваленты денежных потоков определены, осу-; ществляют расчет критерия ЫРУ(или другого результирующего пока-' зателя) для откорректированного потока платежей.

Пример 6.3. Предприятие рассматривает два альтернативных проекта: А и В. Размер первоначальных инвестиций в каждый из проектов — 100 тыс. ден. ед., проекты генерируют следующие чистые денежные потоки.

Проект А:

СУ⁷, = 50 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,9;

Сґ₂ = 60 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,8;

= 60 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,7.

Проект В:

СУ⁷, = 80 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,9;

Сґ₂ = 65 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,75;

Сґ₃ = 50 тыс. ден. ед. с вероятностью получения 0,6.

Стоимость капитала, используемого для финансирования инвести­ций, составляет 10%. Какой из проектов следует выбрать, если предпри­ятие заинтересовано в минимизации риска вложений?

Оценка эффективности проектов с учетом риска приведена в табл. 6.4.

Вывод: если рассматривать денежные потоки по проектам как детер­минированные (точно определенные), то лучшим по критерию ЫРУявля­ется проект В. Однако, если ввести в анализ эффективности риск инве­стирования, следует выбрать проект А, поскольку он обеспечивает большую доходность с учетом фактора риска.

Таблица 6.4

Учет инвестиционного риска методом достоверных эквивалентов

Альтернативным способом учета риска при оценке проектов явля­ется введение риска в норму дисконта (метод корректировки нормы дисконта). Логика этого подхода такова: поскольку риск в инвестици­онном процессе уменьшает реальную отдачу от вложенного капитала по сравнению с ожидаемой, то для его учета можно ввести поправку (надбавку) к уровню процентной ставки, характеризующую доходность по безрисковым вложениям, например, сравнительно с банковским депозитом или краткосрочными государственными ценными бумага­ми. Чем больше риск, ассоциируемый с проектом, тем выше должна быть вводимая надбавка.

Таким образом, методика поправки на риск коэффициента дис­контирования имеет следующий вид.

1. Устанавливается безрисковая норма доходности — r_f (например на уровне цены капитала, предназначенного для инвестирования). ;

2. Определяется (например, экспертным путем) риск, ассоцииру емый с рассматриваемыми проектами: для проекта Л — Аг_А, для проек та В — Лг_й

3. Рассчитывается NPVc коэффициентом дисконтирования г. Для проекта А: r_A = r_f + Аг_А.

Для проекта В: r_B = r_f + Аг_в.

4. Проект с большей величиной ЛГРУсчитается предпочтительным Существуют экспертные оценки надбавок за риск к норме диском

та. Так, в зависимости от цели проекта предлагается следующая вели* чина поправок (табл. 6.5).

Таблица 6.!

Рекомендуемые размеры надбавок за риск к норме дисконта !

Однако введение надбавок за риск к норме дисконта зачастую! не соответствует логике анализа реальных инвестиций. Норма дискон-1 та используется для приведения разновременных потоков доходов! и затрат по проекту к начальному периоду времени. Дисконтирован-1 ные величины тем меньше, чем больше норма дисконта и чем к более 1 отдаленным периодам времени они относятся. Увеличивая норму дис- | конта на оценочный размер риска, мы тем самым уменьшаем будущие | доходы проекта по сравнению с такими же безрисковыми. Однако такое | же воздействие оказывает увеличенная норма дисконта и на затраты, \ а именно рисковые затраты уменьшаются, хотя обычно имеет место і риск их увеличения. Практика оценки инвестиционных проектов пока- ; зывает, что это особенно искажает оценку проектов, имеющих некон- ^; венциональные чистые денежные потоки (что встречается довольно часто). Чем дальше находятся на шкале времени отрицательные чис­тые денежные потоки внутри горизонта расчета и чем проект является более рисковым (т.е. больше величина используемого дисконта), тем лучше оказываются показатели эффективности такого проекта.

Пример 6.4. Инвестиционный проект, характеризующийся определенным уровнем риска, требует первоначальных вложений в размере 195 ден. ед. и генерирует следующие денежные потоки по годам (с первого по пятый): +800; -725; +55; +45; +25.

При безрисковой норме дисконта в размере 10% чистая приведенная, стоимость этого проекта (NPV) составляет 20,68 ден. ед. Экспертным путем оценена рисковость проекта и для ее учета вводится рисковая над­бавка к ставке дисконта в размере 8%. Расчет JVJPVэтого проекта при повы­шенной норме дисконта 18% дает увеличение результата до 29,9 ден ед Таким образом, проект с учетом риска не ухудшил показатели эффекта а улучшил, что противоречит здравому смыслу.

Существует довольно много проектов, риск которых со временем не увеличивается, а уменьшается. Особенно это относится к проектам, по внедрению новой техники. Наибольший риск по таким проектам приходится на первые годы его осуществления. Через некоторый пери-; од времени, после того как техника внедрена и освоена, такой проект уже ничем (с точки зрения риска) не отличается от других проектов по выпуску аналогичной продукции. Закладывая же риск в норму дис конта, аналитик увеличивает его воздействие на проект с течением времени.

Главные достоинства метода учета риска путем корректировки нормы дисконта состоят в простоте расчетов. Вместе с тем этот метод, кроме уже отмеченных, имеет еще ряд недостатков:

■ не дает никакой информации о степени риска. Полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск;

■ не дает никакой информации о вероятностных распределениях будущих денежных потоков и не позволяет получить их оценку;.........................................................................

■ существенно ограничивает возможности моделирования различ­ных вариантов, так как все сводится к анализу зависимости оценоч­ных показателей проекта (NPV, PI, IRR и др.) от изменений только рдно- го показателя — нормы дисконта. ^

Эти обстоятельства диктуют инвестиционным аналитикам очеиь осторожное использование коэффициента дисконтирования для уче­та рисков проекта. Представляется, что такой подход обоснован TOJJ?»- ко в одном случае — в случае учета неспецифических рисков проедет», Как было сказано выше, неспецифический (систематический) инвестиционный риск — это риск, обусловленный внешними по OTHC*" шению к проекту обстоятельствами макроэкономического, региональ­ного, отраслевого характера. Таким образом, неспецифический риск зависит от отраслевых особенностей и места реализации проекта. Эти

риски невозможно ни зарезервировать, ни застраховать (т.е. их нельзя ' учесть в величине чистого денежного потока). Единственным возмож­ным способом их учета при анализе проекта является введение риско­вой надбавки в коэффициент дисконтирования. Однако величина такой надбавки должна быть научно обоснована и базироваться не только и не столько на экспертных оценках, сколько на расчетах

объективных показателей.

Анализ чувствительности как способ анализа инвестиций в усло­виях риска призван дать оценку того, насколько изменятся показате­ли эффективности проекта (NPV, PI, IRR и др.) при определенном изме­нении одного из его исходных параметров. Чем теснее эта связь (зависимость), тем больше риск при реализации данного проекта.

Анализ чувствительности рекомендуется проводить для опре- < деления факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты инвестиционных проектов, и для их сравнительного анализа. При решении задач, связанных с определением этих факто­ров, соблюдается такая последовательность. Вначале определяются наиболее значимые факторы и их вероятные (базовые) значения, при которых рассчитывается чистая текущая стоимость. Затем в опреде- ленных пределах изменяется один из факторов, при каждом его новом ' значении рассчитывается чистая текущая стоимость проекта и преды­дущий шаг повторяется для каждого фактора. Далее все расчеты сво­дятся в таблицу, сравниваются по степени чувствительности проекта к изменению каждого фактора и определяются те из них, которые силь- нее всего влияют на успех проекта.

Обычно в качестве основных варьируемых параметров принима- '

ют следующие:

■ физический объем продаж продукции;

■ цена реализуемой продукции;

■ величина прямых производственных издержек;

■ величина постоянных производственных издержек;

■ сумма инвестиционных затрат;

ш стоимость привлекаемого капитала.

Основная цель анализа чувствительности состоит в предоставлении лицу, принимающему решение, не точечных показателей эффективно­сти, а их интервалов, соответствующих некоторым предположениям о воз-1 можной динамике ключевых факторов производственной системы. j

Можно выделить следующие этапы при осуществлении анализа.;

чувствительности. 'j

1. Выбор показателя эффективности, относительно которого про-, веряется чувствительность системы на изменение того или иного пара-; метра базового варианта условий. >

2. Отбор ключевых переменных модели, т.е. данных, отклонения значений которых от базовых заметно отразятся на величине показа­теля эффективности. Показатель эффективности определяют как функцию только ограниченного числа ключевых переменных модели. Остальные переменные рассматриваются как константы.

3. Определение вероятных или ожидаемых диапазонов значений ключевых переменных.

4. Расчет значений показателя эффективности для принятых диапазонов ключевых переменных и представление результатов рас­четов в табличной форме и в виде графиков.

Если изменение значения переменной не оказывает существенного влияния на результирующие показатели, то правильность инвестици­онного решения вряд ли будет зависеть от точности и аккуратности определения значения этой переменной. Если же даже незначитель­ные изменения значения этой переменной оказывают сильное воздей­ствие на уровень результирующих показателей, то проект считается высокочувствительным к значению данной переменной, поскольку этот параметр в немалой степени определяет уровень риска проекта. В этом случае оценке возможных значений этой переменной должно быть уделено самое пристальное внимание. Эта переменная подверга­ется детальному анализу, т.е. варьируются значения тех параметров, от которых она в свою очередь зависит.

Если же критическая для проекта переменная характеризуется большой неопределенностью, возникает вопрос: стоит ли вообще осу­ществлять этот проект?

Результаты анализа чувствительности проекта оформляются в виде графиков зависимости результирующих показателей (NPV, IRR и др.) от изменения различных переменных и пояснений к этим гра­фикам. Например: «Анализ чувствительности проекта проводился на основании изменения NPVot изменения цены продукции, величи­ны прямых издержек, от ставки дисконтирования. Из анализа видно, что снижение цены продукции на 10% или увеличение прямых издер­жек на 20% приводит к нерентабельности проекта».

Таким образом, этот метод имеет особое значение для оценки инве­стиционных проектов:

■ позволяет выделить те переменные, которые имеют наиболь­шее влияние на результат инвестиционного проекта и значения кото­рых должны быть определены с максимальной аккуратностью и точно­стью;

■ помогает выделить проекты с высокой степенью риска, обуслов­ленной большой изменчивостью (или полной неопределенностью) одной или нескольких ключевых переменных.

Метод анализа чувствительности имеет и недостатки, наиболее существенные из которых следующие:

■ предполагает изменение одного исходного показателя, в то время , как остальные считаются постоянными величинами. Однако на прак­тике между показателями существуют взаимосвязи и изменение одного , из них часто приводит к изменениям остальных; :

ш не позволяет получить вероятностные оценки возможных откло- I нений исходных и результативного показателей. В этом отношении \ более предпочтителен метод анализа сценариев. |

Проверка устойчивости как метод анализа риска предусматрива- ] ет разработку так называемых сценариев (ситуаций) развития инве- | стиционного проекта в базовых и наиболее опасных (рисковых) вари- | антах для его участников. По каждой ситуации исследуется, как будет 1 действовать в соответствующих условиях механизм реализации про- 1 екта, какимй будут при этом величины доходов и потерь, показатели | эффективности для всех участников. 1

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех анали­зируемых ситуациях интересы его участников удовлетворяются, а воз­можные неблагоприятные последствия устраняются, например за счет , создания запасов и резервов, или возмещаются страховыми выплатами. ;

Метод «дерева решений». Этот метод позволяет комплексно учесть риски реального инвестиционного проекта по отдельным после­довательным этапам его осуществления. Он применяется тогда, когда < имеют место два или более последовательных множества решений, | причем последующие решения основываются на результатах преды- 1 дущих, и/или два или более множества состояний среды (т.е. появля- 1 ется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые - соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).

«Дерево решений» — это графическое изображение последователь­ности решений и состояний окружающей среды с указанием соответст­вующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций вариантов I и состояний. Для облегчения понимания этого метода продемонстри­руем его применение на примере.

Пример 6.5^[24]. Инновационный проект компании «Интел-Ком» завершил­ся разработкой нового программного продукта. Администрация компа­нии рассматривает несколько сценариев поведения на рынке: осущест­влять или нет предварительные исследования рынка (конкурентного] окружения, тенденций развития отрасли и пр.); немедленно продать свою;

разработку крупной конкурирующей фирме с более разветвленной дилер­ской сетью или самостоятельно начать ее реализацию на рынке. Специа­листы маркетинговых и финансово-экономических служб компании оце­нили субъективные вероятности получения чистого денежного потока для каждой возможной ситуации. В качестве обобщающего (целевого) показателя была выбрана чистая текущая стоимость (МРУ). Вся необхо­димая информация для анализа сведена в табл. 6.5.

Таблица 6.6

Как видно из табл. 6.5, иллюстрирующей процесс принятия решений по проекту, и анализа его рисков с помощью сетевого графика, эти два варианта (реализовывать продукт самим или продать права на реализа­цию) принесут разные доходы в зависимости от действия, принятого на первом шаге (проводить или не проводить маркетинговые исследова­ния), и в зависимости от состояния среды (благоприятная или неблаго­приятная ситуация на рынке).

Для построения «дерева решений» можно предложить такую последовательность шагов:

1. Определить состав и продолжительность фаз жизненного цикла проекта.

2. Определить ключевые события, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта.

3. Определить время наступления ключевых событий.

4. Сформулировать все возможные решения, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события.

5. Определить вероятность принятия каждого решения.

6. Определить стоимость каждого этапа осуществления проекта (стоимость работ между ключевыми событиями).

На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, — работы по реализации проекта. В результате построения «дерева реше­ний» рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, ИРУ по каждому сценарию, а также ряд других принципиально важ­ных как для анализа рисков проекта, так и для принятия управленче­ских решений показателей.

С использованием данных табл. б.б возможные экономические ситуации, их вероятности и обобщающие показатели представлены схематически на рис. 6.1.

По результатам анализа «дерева решений» можно сделать следу­ющие выводы. ,

1. Если компания решает продать свою инновационную разработ­ку другой фирме, то: .

■ без предварительных исследований ЫРУ проекта составит +6120ден. ед.;

■ с предварительными исследованиями ЫРУ проекта составит +4970 ден. ед. (7625 х 0,55 + 1725 х 0,45).

2. Если администрация компании примет решение самим реали- зовывать на рынке программный продукт, то:

■ без предварительных исследований ЫРУ проекта составит +9570 ден. ед. (20 400 х 0,5 + 9600 х 0,2 - 8500 х 0,3);

■ с предварительными исследованиями ЫРУ проекта составит +9578 ден.ед. (12 925 х 0,55 + 5486 х 0,45).

3. В сложившейся экономической ситуации с учетом вероятных событий в будущем наиболее целесообразно самим продвигать на рын­ке разработанный компанией продукт. В этой ситуации проведение более масштабных исследований рынка не играет существенной роли: экономический эффект в обоих случаях будет примерно одинаковым.

Таким образом, метод, базирующийся на использовании «дерева решений», позволяет переноситься в пределах «концептуального време­ни» к окончанию построения «дерева», где ожидаемые величины вычисле­ны в терминах альтернативных исходов и вероятностей их наступления.

При этом экспертные оценки возможных сценариев вариации исходных параметров проекта при использовании этого метода явля­ются более обоснованными, так как в этом случае они определяются не по проекту в целом, а в разрезе отдельных этапов его реализации и с учетом периода времени каждого из этапов.

Необходимо подчеркнуть возможность использования «дерева peine-; ний» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в про-; цессе реализации проекта. Изменение обстоятельств внешней среды про-! екта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений. Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позво­лит менеджеру рассчитать риск такого развития событий и минимизиро- ' вать убытки компании (вплоть до анализа влияния возможности прекра-: щения проекта на его NPV).

Применение этого метода обычно используется для анализа рисков» тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. J В противном случае «дерево решений» принимает очень большой объем, так что затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных. Метод полезен в тех ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, но в свою очередь определяют дальнейшее развитие событий. i

Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие ! рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях j риска, позволяет имитационное моделирование — одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Основу имитацион- - ного моделирования и его частный случай (стохастическая имитация) { составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и разви­тием методов анализа чувствительности и анализа сценариев.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов ; (объема выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие j от них результаты.

Проведение имитационного эксперимента разбивают на следу- \ ющие этапы.

1. Устанавливаются взаимосвязи между исходными и выходны- ; ми показателями в виде математического уравнения или неравенства, i В качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR).

2. Задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели. f

3. Проводится компьютерная имитация значений ключевых пара- | метров модели (с применением программ типа Excel или специаль- j ных программных продуктов, например Risk Master). ^:

4. Рассчитываются основные характеристики распределений вхо- ' дящих и исходящих показателей.

5. Проводится анализ полученных результатов и принимается решение.

Этот метод позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопре­деленностей исходных параметров проекта, с которыми может столк­нуться его предстоящее осуществление. Кроме того, путем изначаль­но задаваемых ограничений требуемых показателей эффективности проекта можно широко использовать информационную базу проведе­ния анализа проектных рисков. Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

Методика оценки рисков, связанных с инвестированием, на осно­ве использования рассмотренных и других специальных методов под­робно излагается в специальной литературе. Выбор конкретных мето­дов оценки рисков реального инвестирования определяется рядом факторов:

ш видом инвестиционного риска;

■ полнотой и достоверностью информационной базы, сформиро­ванной для оценки уровня вероятности различных инвестиционных рисков;

■ уровнем квалификации инвестиционных менеджеров, осущест­вляющих оценку;

■ технической и программной оснащенностью инвестиционных менеджеров, возможностью использования современных компьютер­ных технологий проведения такой оценки;

ш возможностью привлечения к оценке сложных инвестиционных рисков квалифицированных экспертов и др.

…