|
Количественный анализ преследует цель количественно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом. Этот вид анализа связан с оценкой рисков. Методика качественной оценки рисков проекта внешне представляется очень простой, но она должна привести к количественному результату, к стоимостной оценке выявленных рисков, их негативных последствий и мероприятий по стабилизации. Все факторы, влияющие на рост степени риска, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные. К объективным относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы. Это инфляция, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология и т. д. К субъективным факторам – непосредственно характеризующие данную фирму. Это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности труда, степень кооперированных связей, выбор типа контрактов с инвестором или заказчиком и т. п. На этапе качественного анализа необходимы инвентаризация всех видов проектных рисков, которая осуществляется с помощью приведенных выше классификаций, и развернутое словесное описание каждого вида риска, воздействующего на рассматриваемый инвестиционный проект. Кроме того, необходимо описать и дать стоимостную оценку всех возможных последствий гипотетической реализации выявленных рисков и предложить мероприятия по минимизации или компенсации этих последствий, рассчитав стоимостную оценку этих мероприятий. Необходимо подчеркнуть возможность построения и использования метода «дерева решений» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта. Изменение обстоятельств внешней среды проекта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений. Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позволит аналитику рассчитать риск такого развития событий и минимизировать убытки компании. Применение этого метода обычно используется для анализа рисков тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. 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. Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование – одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. — 76 —
|