Методика оценки инвестиционных рисков

Теория и практика выработали множество методов для определения величины рисков, связанных с коммерческой, в том числе и инвестиционной, деятельностью. Все эти методы можно объединить в 2 группы:

1. объективные, основанные на обработке статистических показателей;

2. субъективные, основанные на личном опыте, оценке экспертов, мнении финансового консультанта и других специалистов.

Объективные методы применяются, если имеется представительная статистическая выборка по рискам в данной инвестиционной деятельности. Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия к.-л. действия и вероятность этих последствий. Применительно к эк-ским задачам это сводится к исчислению значений вероятности событий и выбору самого предпочтительного исходя из наибольшей величины матем-кого ожидания. Иначе говоря, математическое ожидание к.-л. события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

V = V1 * P1 +…+ Vi * Pi

где V - математическое ожидание события;

V_{1, i} - вероятность 1-го (i-го) события;

P_{1, i} - величина 1-го (i-го) события.

Величина риска (степень риска)измеряется 2мя критериями:

1) средним математическим ожиданием;

2) колеблемостью (изменчивостью) возможного результата (дохода).

Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от ср-й величины. Д/ этого на практике обычно применяют два близко свя-занных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Дисперсия – средняя взвешенная из квадра-тов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых. Она определяется по формуле:

где σ ² - дисперсия;

x - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

`х - среднее ожидаемое значение;

n - число случаев наблюдения (частота).

Среднее квадратическое отклонение

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости. Д/ анализа обычно ис-пользуют коэф-нт вариации, к. показывает колеблемость признака в относительной величине и опред-ся по формуле:

Чем больше коэф-т вариации, тем сильнее колеблемость.

В экономической статистике установлена следующая оцен-ка различных значений коэф-та вариации: до 10% - слабая колеблемость, до 10-25% - умеренная колеблемость, свыше 25% - высокая колеблемость.

Известны следующие правила, исходя из к. выбирается менее рискованный инвест.проект:

- чем выше доходность какого-либо инвестиционного мероприятия, тем выше его риск;

- чем выше колеблемость получаемых доходов от реализации какого-либо проекта, тем выше его риск.

Субъективные методы – > ее разнообразны по сравнению с объективными. Суть многих м-в определения инвести-ционных рисков на основе заключений экспертов / др-х специалистов сводится к следующему:

1.выявляются все возможные причины (источники) появления инвестиционного риска;

2.все выявленные причины ранжируются по степени значимости (влияния на инвестиционный риск), и для каждой из них устанавливаются определенный балл и весовой коэффициент в долях единицы;

3.обобщенная оценка риска определяется путем умножения значения каждой причины в баллах на весовой коэффициент и их суммирования по формуле

где Р_и - обобщенная оценка риска;

d_i - весовой коэф-нт каждой причины инвестиц-ого риска;

Z_i - абсолютное значение каждой причины в баллах.

Обычно абсолютное значение в баллах колеблется от 1 до10 или от 1 до 100, но чаще всего от 1 до 10.

С приближением значения к единице величина инвестици-онного риска снижается и наоборот. Особенно широкое распространение этот м-д получил д/ определения инвести-ционного климата по отдельным регионам России и по отдельным странам мира.

Анализ чувствительности проекта

Предполагает расчет и оценку основных параметров проекта путем последовательного изменения отдельных параметров фиксированным шагом (в%-х)

1.выбирается показатель который будет оцениваться

2.ранжируются исходные показатели проекта, отклонение которых наиб. вероятно

Анализ чувствительности не позволяет сказать что произойдет с проектом если изменится 2 и > показ-лей. Отклонение параметров на 5-10% это высокая степень риска.

Это один из основных мето­дов колич-ого анализа риска, трудоемкий, но - при использовании соответствующего программного обеспечения весьма показательный и точный. Суть его состоит в следующем: чем сильнее реагируют показатели экон-ой эф-ти проекта, на изменения входных величин, тем сильнее подвер­жен проект соответствующему риску.

Анализ чувствительности позволяет определить ключевые (с точки зрения устойчивости проекта) параметры исходных данных и рассчитать их критические, т.е. предельно допустимые, значения.