Сравнительный анализ методов и технологий риск-контроллинга
Методы риск-контроллинга распределяются в зависимости от того, на каких этапах управления они используются.
1 этап. Идентификация рисков проекта
Для идентификации систематических и несистематических рисков используют в основном качественные методы. К ним можно отнести:
• анализ проектной документации;
• рассмотрение контрольных списков;
• изучение деревьев отказов;
• SWOT-анализ;
• разбор имеющегося опыта реализации инвестиционных программ.
Широкое распространение получил подход форсайт-исследований, который является попыткой оценить долгосрочные перспективы науки, технологии, экономики и общества для определения стратегически важных направлений изысканий и новых технологий. Можно выделить основные методы такого подхода.
Метод Дельфи предполагает отбор высококвалифицированных экспертов, создание экспертных панелей по направлениям развития технологий и разработку набора путей развития – потенциальных научно- технологических достижений, ожидаемых в долгосрочной перспективе.
Эксперты оценивают актуальность каждой предложенной технологии, наличие ресурсов и потенциальных барьеров для ее использования. Результатом является таблица сводных экспертных оценок по каждому направлению. Такая схема работы широко применяется в Великобритании, Германии, России, Японии.
Критические технологии. Их перечень формируется на базе знаний квалифицированных специалистов на горизонте планирования 5–10 лет. Эта схема применяется в России, США, Франции, Чехии.
Дорожная карта. Это создание обобщающего документа, отражающего многоуровневую структуру стратегического развития предметной области в рамках единой временнóй шкалы и содержащего показатели эффективности перспективных технологий, которые обладают высоким потенциалом использования[31].
Основные преимущества и недостатки перечисленных методов, а также рекомендовали фазы их использования в табл.6
В избранном бизнес-сегменте для ИД используются все представленные методы качественного анализа. Наиболее эффективным в фазе разработки является анализ проектной документации по объектам-аналогам и построение дорожных карт, что позволяет провести сопоставление с типовыми проектами и определить источники потенциальных угроз на ранней стадии проработки программы. В фазе реализации важны SWOT-анализ, изучение деревьев отказов, что позволяет предусмотреть конкретные угрозы.
Этап 2. Оценка рисков.
Существует множество исследований российских и зарубежных ученых, сравнительный анализ которых показывает, что выбор инструментов рассмотрения вероятных потерь в случае реализации негативного события является наиболее важным этапом управления рисками ИД [32].
Особое место в данных работах занимает вопрос использования вероятностного подхода в оценке рисков и неопределенности.
В практике широко распространены несколько качественных и количественных методов.
2.1. Качественные подходы к оценке рисков
Метод экспертных оценок. Широкое его распространение обусловлено отсутствием необходимых данных для использования количественных подходов в принятии решения.
Процедура состоит из следующих этапов:
• подбор квалифицированных экспертов;
• оценка вероятности и уровня негативного воздействия в случае реализации рисков;
• построение матрицы вероятностей и ранжирование рисков.
После проведения экспертного оценивания задача заключается в определении общей оценки показателей, то есть в определении средних и медианных значений исследуемых показателей.
При измерении методом ранжирования обработанные экспертные оценки используются для обобщенного упорядочения исследуемых показателей на основе усреднения оценок. При этом необходимо следить за согласованностью мнений экспертов, определять удельные веса объектов, оценивать надежность результатов экспертизы.
Использование индексов оценок. Этот метод используется для упорядочения рисков на основании сходных критериев, что позволяет сравнить и выделить те угрозы, которые требуют более тщательного анализа с использованием количественных подходов[33].
Реализуется такая схема путем присвоения рискам балльных оценок или объединения ряда факторов в единый с использованием инструментария свертки критериев.
Рассматриваемый подход заключается в изучении и описании моделируемой системы, идентификации рисков и свертке в группы по наличию схожих признаков. Далее определяется вероятная величина потерь в результате реализации каждого из идентифицированных рисков (группы рисков). В итоге составляется матрица, каждый элемент которой представляет собой индекс риска.
По результатам использования описанного подхода определяют зоны приемлемых, допустимых и критических рисков. Возможность использования интегрированных рисков значительно снижает размерность вычислений.
2.2. Количественные подходы к оценке рисков
Целью моделирования является максимизация совокупного эффекта от реализации ИД в условиях риска. Для достижения данной цели рассмотрим существующие методы количественной оценки рисков [34-37].
Анализ чувствительности является однофакторным и предполагает определение меры чувствительности ИД к изменению основных показателей (затраты, цены, объем продукции). При этом в качестве результата анализа выступает новое значение выбранного параметра эффективности (NPV).
Далее определяется процент изменения показателя эффективности и эластичность, а все факторы риска ранжируются по степени влияния на показатели.
Выделяют относительный и абсолютный анализ чувствительности.
В первом случае проводят сравнение относительного влияния изменения на результирующие показатели ИД. Это позволяет выделить наиболее значимые для инвестиционного проекта переменные.
При абсолютном анализе чувствительности выявляют отклонения результирующих показателей, полученные путем изменения значений переменных. При этом определяются критические значения переменных, которые соответствуют пороговым значениям результирующих параметров. Зачастую дополнительно формируют матрицы чувствительности и прогнозируемости.
Метод сценариев позволяет проанализировать совокупное влияние изменения сразу нескольких показателей проекта на результирующие величины. В таком подходе важен момент: отклонения в параметрах рассчитываются с учетом их корреляции. Чаще всего строят три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный.
Алгоритм сценарного метода включает в себя:
• выявление ключевых факторов, влияющих на значение показателей эффективности;
• формирование матрицы чувствительности;
• оценку эффективности с учетом вероятности каждого сценария, причем вероятностные значения могут быть получены методом экспертных оценок.
Применение данного метода в комплексе с другими (скажем, анализом чувствительности) дает возможность минимизировать влияние человеческого фактора на результат.
Метод VaR (Value at Risk). В его основе лежат статистические способы, содержащие анализ распределения вероятностей всех возможных величин потерь, которые характеризуют изменение различных факторов. VaR, как агрегированная мера риска инвестиционного проекта, позволяет оценить максимальные потери инвестора в заданный период с учетом распределения факторов риска.
Существует три основных метода оценки VaR: аналитический (метод вариаций – ковариаций), историческое моделирование, статистическое моделирование (метод Монте-Карло)[38].
Аналитический метод основывается на предположении о том, что показатели эффективности имеют нормальное распределение во времени. Соответственно, он позволяет оценить риск инвестиционной программы (портфеля проектов) через ковариационную матрицу и линейную комбинацию коэффициентов чувствительности показателей к изменению множества факторов.
Метод исторического моделирования основывается на предположении о стационарности среды. Суть его состоит в анализе ретроспективных данных об изменениях внешних и внутренних факторов (или данных по объектам-аналогам) и моделировании будущих их отклонений (формирование сценариев). Сценарии ранжируются, и в соответствии с заданным доверительным интервалом определяется структура ИД, VaR которой не превышает допустимой величины.
Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло) позволяет рассматривать случайные сценарии и на основе вероятностей определять возможность того или иного исхода. Отличие от метода исторического моделирования заключается в том, что сценарии изменения факторов в будущем оцениваются не на основе ретроспективной информации, а с помощью генератора случайных чисел.
Изначально создается модель прогнозирования (обычно используют модели чистого дисконтированного дохода) для определения взаимосвязей между переменными, входящими в прогноз того или иного показателя. Затем генерируют множество случайных сценариев, характеризующих определенное значение денежных потоков, обрабатывают полученную информацию и определяют долю сценариев, соответствующих негативному значению оцениваемого показателя.
Найдя отношение количества отрицательных результатов ко всему сгенерированному объему, возможно оценить риск по проектам или по всей инвестиционной программе в целом[39]
Особое место занимает выбор распределения вероятностей анализируемых величин. Чаще всего используются следующие виды: равномерное, нормальное, биномиальное, распределения Бернулли, Пуассона.
Марковский анализ (марковские цепи). В отношении ИД данный метод можно интерпретировать, представляя ИД как систему взаимосвязанных элементов, что допустимо, исходя из присущих им свойств.
Метод основан на понятии системы как объекта, для которого со временем под воздействием влияющих факторов возможен переход из текущего состояния в новое с учетом постоянной вероятности. Основная особенность метода заключается в предположении о независимости будущих событий от прошлых периодов.
Широкое применение данный метод получил для анализа рисков систем с широкой структурой: с параллельными или последовательными независимыми компонентами, с распределенной нагрузкой, деградирующих либо резервированных систем (включая случай, когда может произойти отказ функций переключения).
Основные преимущества и недостатки указанных методов, а также стадии ИД, когда их использование наиболее релевантно, рассмотрены в табл. 7
Среди описанных инструментов количественной оценки рисков ИД в области нефтепереработки для фазы разработки в большей степени применим метод анализа чувствительности. Для фазы реализации (это возможно и в фазе разработки) наиболее эффективными являются метод Монте-Карло и марковский анализ. Первый позволяет получить наиболее точные оценки за счет многочисленных итераций, второй удовлетворяет специфическим особенностям проектов, относящихся к нефтепереработке (деградирующие системы, динамика изменения технического состояния объектов во времени и пр.).
Этап 3. Разработка рекомендаций по снижению рисков
. На этой стадии необходимо производить разработку и реализацию мероприятий (технических, организационных), направленных на снижение рисков, выявленных и оцененных ранее.
Следует отметить, что существуют различные стратегии управления рисками ИП. Среди них можно выделить:
• уклонение;
• передачу;
• снижение;
• принятие.
Краткая характеристика стратегий приведена на рис. 8.
Результатом использования выбранной стратегии управления является корректировка оценок рисков, полученных на этапе 2, и актуализации их рангов.
Этап 4. Мониторинг. В это время контролируют изменения факторов, рассматриваемых в качестве определяющих риски по проекту, и ход исполнения мероприятий по управлению рисками. В случае обоснованной необходимости на данном этапе вносятся изменения по этапам 1–3[40].
Итак, в избранном бизнес-сегменте для инвестиционной деятельности используются все представленные методы качественного анализа. Наиболее эффективным в фазе разработки является анализ проектной документации по объектам-аналогам и построение дорожных карт, что позволяет провести сопоставление с типовыми проектами и определить источники потенциальных угроз на ранней стадии проработки программы. В фазе реализации важны SWOT-анализ, изучение деревьев отказов, что позволяет предусмотреть конкретные угрозы.
Среди описанных инструментов количественной оценки рисков инвестиционной деятельности в области нефтепереработки для фазы разработки в большей степени применим метод анализа чувствительности. Для фазы реализации (это возможно и в фазе разработки) наиболее эффективными являются метод Монте-Карло и марковский анализ. Первый позволяет получить наиболее точные оценки за счет многочисленных итераций, второй удовлетворяет специфическим особенностям проектов, относящихся к нефтепереработке (деградирующие системы, динамика изменения технического состояния объектов во времени и пр.).