11.2. Методы оценки риска

Сценарий будущего — определенное сочетание условий, которые приводят к определенным результатам, эффективности экономической деятельности.

Таким образом, в процессе реализации сценарного подхода рассматривают ряд сценариев, характеризующих различное стечение обстоятельств и приводящих к различным результатам финансово-хозяйственной деятельности. При этом основным (базисным) сценарием считается совокупность условий, которые являются наиболее вероятными и для которых выполнены расчеты плановых технико-экономических показателей. Остальные сценарии рассматриваются как результат позитивного или негативного развития событий (сочетаний условий) и возникают как результат изменения параметров базового сценария (базовых параметров).

Разработка сценариев производится не для того, чтобы выбрать из сценариев «наиболее типичный» из них и по нему определить значения основных технико-экономических показателей, но для одновременного учета всех возможных сценариев и принятия решения на основе их совокупности.

Часто рассчитывают плановые технико-экономические показатели:

для базового варианта исходных данных и предпосылок, сформулированных для наиболее вероятностного сочетания условий деятельности организации (основной сценарий);

пессимистичного варианта, который предполагает наступление событий, способных принести отрицательные экономические последствия для организации (пессимистичный сценарий);

оптимистичного варианта, предполагающего наступление событий, могущих принести положительные экономические последствия для организации (оптимистичный сценарий).

Рекомендуется составлять сценарии в зависимости от изменения следующих параметров:

инвестиционных затрат (или их отдельных составляющих);

объема производства;

текущих затрат на производство и реализацию продукции (или их отдельных составляющих);

процентов по кредитам и займам;

прогнозов общего индекса инфляции, индексов цен, обменного курса иностранной валюты;

наличия дебиторской и кредиторской задолженности;

длительности планового периода и т.д.

Наиболее известными методиками измерения риска с помощью сценарного подхода в финансовом менеджменте являются:

метод, основанный на определении отзывчивости (чувствительности) показателей результатов финансово-хозяйственной деятельности;

метод, основанный на определении устойчивости показателей результатов финансово-хозяйственной деятельности;

метод, основанный на расчете вариации показателей результатов финансово-хозяйственной деятельности;

метод Монте-Карло.

Метод, основанный на определении отзывчивости показателей результатов финансово-хозяйственной деятельности, предполагает оценку изменения показателей финансового результата вследствие изменения ключевых (основных) плановых показателей. В качестве таких показателей (параметров) могут выступать основные технико-экономические показатели: объем продаж в натуральном или стоимостном выражении, величина затрат, величина капитальных вложений и т.д.

Таким образом, в результате изменения исходных ключевых показателей соответственно изменяются и результаты финансово- хозяйственной деятельности: финансовый результат (прибыль или убыток), экономический эффект, окупаемость затрат (проекта) и пр.

Отзывчивость (чувствительность) результатов финансово-хозяйственной деятельности — это количественная характеристика риска, которая показывает степень изменения показателей результатов финансово-хозяйственной деятельности (результативный показатель) при изменении ключевых параметров на 1%. Речь идет об отзывчивости (чувствительности) показателей на измене-ния проектных параметров в базовом сценарии.

Наличие высокой степени отзывчивости подразумевает, что незначительные отклонения исходных параметров приводят к значительному изменению в положительную или отрицательную сторону результативного показателя.

Можно выделить следующие этапы оценки отзывчивости инвестиционного проекта:

выбор результативных показателей (показатели результатов финансово-хозяйственной деятельности), относительно которых проверяется отзывчивость;

выбор ключевых параметров, отклонение значений которых от базовых может существенно отразиться на величине выбранных результативных показателей;

определение возможного диапазона изменений ключевых параметров. Диапазон изменений выбранных параметров должен иметь экономический смысл и соотноситься с прогнозируемыми сценариями;

определение отзывчивости результативных показателей последовательно по каждому ключевому параметру в выбранном диапазоне. В итоге результативный показатель определяется как функция только одного из ключевых переменных модели. Ос-тальные переменные рассматриваются как константы. В этом случае сами результативные показатели заключаются в некото-рый диапазон значений;

расчет показателей, характеризующих степень отзывчивости. В качестве таких показателей могут выступать коэффициенты отзывчивости.

Коэффициент отзывчивости по некоторому результативному показателю рассчитывается как модуль отношения прироста (в процентах) данного показателя к приросту (в процентах) выбранного исходного параметра.

Например, коэффициент отзывчивости чистой прибыли (результирующий показатель) от цены (ключевой параметр) рассчитывается по формуле

Чем больше значение коэффициента отзывчивости, тем больше чувствительность результирующих показателей и тем выше риск. В частности, если коэффициент отзывчивости меньше единицы, то степень отзывчивости считается невысокой; если — больше единицы, то степень отзывчивости считается высокой.

При оценке отзывчивости можно применить графический метод, предполагающий использование системы координат, на которой совмещаются все графики функциональных зависимостей некоторого результирующего показателя и ключевых параметров.

Пример. Имеются следующие исходные данные: цена реализации продукции (без учета НДС) — 110 руб./ед.; объем производства — 1000 ед.; полная себестоимость (расходы на производство) одной единицы — 100 руб./ед.; доля постоянных затрат в полной себестоимости — 0,5.

Необходимо оценить отзывчивость итогов финансово-хозяйственной деятельности в результате уменьшения объема производства продукции (ключевого параметра) на 1%.

Пессимистичный сценарий будет предполагать не только уменьшение объема производства с 1000 ед. до 990 ед., но и увеличение полной себестоимости (из-за роста постоянных затрат на единицу продукции) со 100,0 руб./ед. до 105,5 руб. /ед. Расчет чистой прибыли в базовом и пессимистичном сценариях представлен в табл. 11.2.

Таблица 11.2

Расчет чистой прибыли в базовом и пессимистичном сценариях

Коэффициент чувствительности рассчитывается по формуле

Таким образом, риск получения чистой прибыли достаточно высок, так как изменение объема производства на 1% приведет к сокращению чистой прибыли на 6,3%.

При расчете коэффициента чувствительности не имеет большого значения — в положительную или отрицательную сторону изменяется результативный показатель, так как важно определить величину отклонения от базового значения.

Результативные показатели в виде финансового результата (прибыли или убытка), экономического эффекта считаются устойчивыми, если они при всех сценариях оказываются положительными.

Часто выделяют следующие степени устойчивости:

абсолютную, когда результативные показатели положительны при всех сценариях;

достаточную (относительную), когда результативные показатели положительны при сценариях, имеющих в сумме наибольшую вероятность.

Неустойчивыми считаются результативные показатели, которые оказываются отрицательными при сценариях, имеющих в сумме наибольшую вероятность.

В случае неустойчивости результативных показателей по ре-зультатам расчетов для всех сценариев необходимо внести кор-рективы в организационно-экономический механизм их дости-жения, в том числе:

изменить размеры или условия поставок продукции (работ, услуг);

предусмотреть создание необходимых запасов и резервов;

скорректировать условия взаиморасчетов между участниками проекта;

предусмотреть страхование участников проекта на те или иные страховые случаи и т.д.

Пример. Пусть имеются исходные данные предыдущего примера. Разработаны два сценария: оптимистичный и пессимистичный. Первый сценарий подразумевает уменьшение полной себестоимости на 5% в результате снижения цен на сырье и основные материалы, второй — снижение цены на 10% из-за появления новых конкурентов. Таким образом, оптимистичный сценарий будет предполагать снижение полной себестоимости со 100 руб./ед. до 95 руб./ед., пессимистичный сценарий — снижение цены со 110 руб./ед. до 99 руб./ед.

Вероятность реализации сценариев следующая: для базового сценария — 0,5; для оптимистичного сценария — 0,2; для пессимистичного сценария — 0,3. Сумма вероятностей равна единице, так как сценарии составляют полную группу событий. Расчет чистой прибыли для трех сценариев представлен в табл. 11.3.

Таблица 11.3 Расчет чистой прибыши для трех сценариев

Результативный показатель в виде чистой прибыли является частично устойчивым, т.е.

Располагая значениями вероятностей для трех сценариев, можно рассчитать среднее квадратическое отклонение значений чистой прибыли по формуле

Математическое ожидание квадратов чистой прибыли рас-считывается по формуле

Метод определения устойчивости также используется при оценке риска инвестиционного проекта. При этом под результативными показателями понимаются показатели эффективности: интегральный экономический эффект, срок окупаемости, ин-дексы доходности и т.д.

В Методических рекомендациях по оценке инвестиционных проектов [10] предлагается определять устойчивость проекта последовательно для следующих сценариев:

увеличение инвестиций. При этом стоимость работ, выполняемых российскими подрядчиками, и стоимость оборудования российской поставки увеличиваются на 20%, стоимость работ и оборудования инофирм — на 10%. Соответственно изменяются стоимость основных средств и величина амортизации;

увеличение на 20% от проектного уровня производственных затрат и на 30% — удельных (на единицу продукции) прямых материальных затрат на производство и реализацию продукции. Соответственно изменяется стоимость запасов сырья, материалов, незавершенного производства и готовой продукции в составе оборотных средств;

уменьшение объема выручки (без НДС и акцизов) до 80% ее проектного значения;

увеличение на 100% времени задержек платежей за продукцию, поставляемую без предоплаты;

увеличение процента за кредит на 40% его проектного значения по кредитам в рублях и на 20% по кредитам в свободно конвертируемой валюте.

Эти сценарии рекомендуется рассматривать на фоне неблагоприятного развития инфляции, задаваемой экспертно. Если проект предусматривает страхование на случай изменения соответ-ствующих параметров проекта либо значения этих параметров фиксированы в подготовленных к заключению контрактах, соответствующие этим случаям сценарии не рассматриваются.

Проект считается устойчивым по отношению к возможным изменениям параметров, если при всех рассмотренных сценариях интегральный экономический эффект положителен и обеспе-чивается финансовая реализуемость.

Если в каком-либо из рассмотренных сценариев хотя бы одно из указанных условий не выполняется, то проект относительно устойчив. В этом случае проводится более детальный анализ пределов возможных колебаний соответствующего параметра и при возможности уточняются верхние границы этих колебаний. Если и после такого уточнения проект оценивается как неустойчивый, то при отсутствии дополнительной информации проект отклоняется, а при наличии информации устойчивость проверяется другими методами. При оценке устойчивости инвестор может разработать свои, приемлемые для него сценарии.

Часто при вариации исходных параметров с учетом сценария реализации проекта возникает необходимость определения пороговых (граничных, предельных) значений для основных параметров проекта. При этом выделяют пороговое значение для рентабельности и для эффективности.

Пороговым значением для рентабельности называют величину одного основного параметра проекта, при котором чистая прибыль, полученная за весь расчетный период, равна нулю (либо за один шаг). Пороговое значение рентабельности можно рассчитывать, например, для объема производства в натуральном или стоимостном выражении, цены, полной себестоимости, ве-личины капитальных вложений и т.д.

Пороговым значением для эффективности называют величину одного основного параметра проекта, при котором интегральный экономический эффект проекта равен нулю. Примером порого-вого значения для эффективности может служить внутренняя норма доходности.

Уровень (граница) безубыточности параметра проекта для некоторого шага расчетного периода определяется как коэффициент, показывающий отношение порогового значения этого параметра на данном шаге к проектному его значению на данном шаге. Очевидно, что уровень безубыточности может рассчитываться для большинства ключевых параметров проекта.

Один из способов количественной оценки риска — расчет показателей вариации, которые дают представление о том, как отдельные значения результативных показателей (аналогично для показателей эффективности для инвестиционного проекта) группируются вокруг среднего значения (насколько они отдалены от средней величины). Вариация показателя — это количественное различие индивидуальных значений данного показателя, полученных при различных сценариях реализации проекта. Чем выше рас сеивание результативных показателей (показателей эффективно-сти) вокруг средней величины, тем значительнее степень риска.

По существу колебания показателя можно определить спе-циальными показателями вариации. Выделяют следующие абсо-лютные показатели вариации признака:

размах вариации, определяемый как разность между наибольшим и наименьшим значениями показателя:

Помимо абсолютных показателей вариации показателя эффективности используют относительные показатели вариации, которые рассчитываются как отношение абсолютного показателя рассеивания к среднему значению, умноженному на 100%.

Относительные показатели вариации признака:

коэффициент осцилляции отражает относительную вариа-цию крайних значений признака вокруг средней:

относительное линейное отклонение характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений от средней величины:? 1.

Коэффициент вариации значительно больше значения 0,33, что свидетельствует о высокой степени рассеивания значений чистой прибыли, что в свою очередь показывает высокую степень риска.

Известным методом оценки риска является метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло).

Имитационное моделирование, как правило, включает следующие этапы:

определение вероятностных распределений каждой переменной;

выбор компьютером случайного значения для каждой неопределенной переменной, основанного на вероятностном распределении этой переменной;

использование в модели для определения результативных показателей отобранного значения вместе с фиксированными факторами (ставкой налогов, амортизационных отчислений и т.д.);

этапы 2 и 3 повторяются многократно, например 500 раз. В результате получают распределение 500 значений результативного показателя. Обычно это позволяет выделить наиболее вероятное значение.

Преимуществом метода моделирования является тот факт, что он позволяет увидеть широкий диапазон вероятных результатов, а не несколько дискретных оценок. Тем не менее метод Монте-Карло мало распространен на практике из-за трудоемкости и сложности выявления всех взаимосвязей и корреляции переменных.