Практический инструментарий
На практике для анализа и оценки рисков, связанных с предпринимательским проектом, рекомендуется использовать следующую процедуру.
Шаг 1. Определить перечень рисков, которым в большей мере может быть подвержен проект. Для этого выделяют набор простых рисков, характерных для каждой стадии проекта. Количество стадий и их содержание напрямую связано с особенностями самого проекта. Понятно, что одних лишь качественных оценок рисков в бизнес-плане будет явно недостаточно.
Шаг 2. Определить вероятность возникновения каждого риска из представленного перечня. С этой целью все риски по степени их значимости разбиваются на группы (по стадиям проекта, по источникам возникновения или по содержанию рисков). Затем группе экспертов предлагают оценить риски с использованием ранжирования или балльных оценок. Для обработки мнений экспертов используют методы, которые широко представлены в литературе.
Шаг 3. В дополнение можно рекомендовать использование и других методов количественной оценки риска (расчет точки безубыточности, проведение анализа чувствительности и др.).
Шаг 4. Разработать программу мер по предотвращению рисков и минимизации возможных потерь.
Для более подробного ознакомления с оценкой риска рекомендуем обратиться к работам [Брег, 2006; Бригхэм, 1998; Ван Хорн, 1996; Финансовый бизнес-план, 2000 и др.].
На практике для анализа и оценки рисков используют анализ чувствительности, который подробнее будет представлен далее (тема 16, подраздел 16.3). Он позволяет определить степень влияния отдельных варьируемых факторов на финансовые результаты проекта. Выбранные факторы анализируются с точки зрения их влияния на осуществимость проекта и оценку его эффективности.
Приведем пример представления результатов анализа чувствительности проекта из реального бизнес-плана.
Анализ чувствительности
Цель анализа чувствительности - определить степень влияния отдельных варьируемых факторов на финансовые результаты проекта. Чем шире диапазон параметров, при которых финансовые результаты проекта остаются в пределах приемлемых значений, тем лучше он защищен от колебаний различных факторов, оказывающих воздействие на результаты реализации проекта.
Анализ чувствительности полезен при оценке риска проекта. Он проводится на этапе планирования, когда необходимо принять решения относительно исследуемых факторов. Эти факторы анализируются с точки зрения их влияния на осуществимость проекта и оценку его эффективности.
К числу исследуемых факторов, подлежащих варьированию, относятся:
• инфляция;
• объем продаж;
• цена продукта (услуги);
• издержки производства и сбыта (или их отдельные составляющие);
• накладные расходы;
• объем инвестиций (или их отдельных составляющих);
• проценты за кредит;
• задержка платежей;
• длительность расчетного периода (момента прекращения реализации проекта).
В качестве показателей, характеризующих финансовый результат проекта, могут использоваться показатели эффективности проекта, а именно:
• чистая приведенная стоимость (NPV);
• внутренняя норма доходности (IRR);
• срок окупаемости проекта (РВР);
• индекс прибыльности (РI).
Анализ чувствительности начинают с описания параметров окружающей среды: уровня инфляции, прогноза изменения обменного курса национальной валюты, данных по налогообложению. Эти параметры не могут быть изменены посредством управленческих решений.
Процедура проведения анализа чувствительности сводится к следующему.
1. Рассчитывают базисный вариант проекта, при котором все исследуемые факторы принимают свои первоначальные значения.
2. Выбирают один из исследуемых факторов. При этом рекомендуется начинать с наиболее значимого фактора, задавая его граничные значения, соответствующие пессимистическому и оптимистическому сценариям.
3. Варьируют значение исследуемого фактора в определенном интервале при фиксированных значениях остальных факторов.
4. Оценивают влияние изменений исследуемого фактора на показатели эффективности проекта.
5. Рассчитывают показатель чувствительности как отношение процентного изменения критерия — выбранного показателя эффективности проекта (относительно базисного варианта) к изменению значения фактора на один процент.
Подобным образом определяют показатели чувствительности по каждому из анализируемых факторов. Ограничения при проведении анализа чувствительности связаны с тем, что невозможно рассматривать одновременное изменение нескольких исследуемых факторов.
Графически результаты проведения анализа чувствительности представлены на рис. 16.2.
![]() |
Рис. 16.2 Анализ чувствительности
Проект считается устойчивым, если при всех сценариях развития событий он оказывается эффективным и финансово реализуемым. Иными словами, если при всех рассмотренных сценариях выполняются следующие условия:
• чистая приведенная стоимость (NPV) положительна;
• обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта (неотрицательная сумма накопленного сальдо денежного потока от всех видов деятельности на каждом шаге расчетного периода).
Если хотя бы одно из указанных условий в каком-либо из рассматриваемых сценариев не выполняется, то рекомендуют провести более детальный анализ пределов возможных колебаний соответствующего фактора, уточнение его верхних границ. Если и после такого уточнения условия устойчивости не соблюдаются, то проект должен быть отклонен при отсутствии важной дополнительной информации.
Итак, анализ чувствительности позволяет выделить наиболее важные факторы с точки зрения риска, а также разработать наиболее эффективную стратегию реализации проекта.
Анализ безубыточности
Анализ безубыточности является важной составляющей анализа и оценки проектов. В условиях усиления конкуренции на рынке цены на продукцию (услуги) могут снижаться до уровня, едва покрывающего издержки, а прибыли либо становятся незначительными, либо могут отсутствовать вовсе. Для принятия разумных решений по установлению цен и определению издержек, которые бы позволили сохранить конкурентоспособность компании, необходимо знать свой уровень безубыточности и полезно знать уровень безубыточности своих конкурентов.
Цель анализа безубыточности - определить точку объема производства и продаж, при которой общая выручка от продаж будет равна суммарным издержкам на проданную продукцию, т. е. в которой предприятие будет способно покрыть все свои затраты без получения прибыли. Эту точку называют точкой безубыточности.
Точка безубыточности характеризует уровень объема производства и продаж (в натуральном или стоимостном выражении) на протяжении определенного периода времени (месяца, квартала, года), за счет которого предприятие полностью покрывает свои издержки, т. е. работает безубыточно. Для расчета точки безубыточности необходимо знать значения показателей переменных и постоянных затрат.
Точку безубыточности можно рассчитать графическим (рис. 16.1) и алгебраическим методами.
Выручка от продаж
Прибыль
Точка
безубы- Затраты
точности
Переменные издержки
![]() |
Постоянные издержки
![]() |
Х Q Объем продаж, шт.
Рис. 16.1 График безубыточности
Расчет точки безубыточности в натуральном выражении производится по формуле:
где FC – постоянные издержки;
P – цена единицы продукции;
AVC – средние переменные издержки.
Расчет точки безубыточности в стоимостном выражении производится по формуле:
где TR – выручка от реализации продукции.
Иначе безубыточный объем продаж в стоимостном выражении можно рассчитать, поделив сумму постоянных затрат на коэффициент покрытия, т. е. долю маржинального дохода в выручке:
где КП– коэффициент покрытия, который рассчитывается по формуле
где МП– маржинальная прибыль, рассчитываемая как разница между выручкой от продаж и переменными издержками.
Поскольку маржинальная прибыль на единицу изделия (так называемая прибыль покрытия) является постоянной величиной для любого объема производства в соответствующих пределах, то она чрезвычайно важна для выражения взаимосвязи между выручкой и затратами при любом объеме производства.
Анализ безубыточности позволяет определить:
• объем продаж, требуемый для покрытия затрат и получения необходимой прибыли;
• зависимость прибыли от изменения цены, постоянных и переменных затрат;
• вклад каждого продукта в покрытие постоянных затрат.
Достоинства метода анализа безубыточности состоят в его простоте, наглядности и иллюстративности, что и отражает график безубыточности (см. рис. 15.1).
При помощи анализа безубыточности на основе соотнесения ожидаемого объема продаж и точки безубыточности можно рассчитать показатель запаса прочности, характеризующий уровень риска. Чем меньше значение запаса прочности, тем выше риск попадания в область убытков:
Запас прочности показывает, насколько может сократиться объем продаж, прежде чем предприятие начнет нести убытки. Значение запаса прочности менее 30% - признак высокого риска.
Основные рекомендации по проведению анализа безубыточности сводятся к следующему.
1. Точность анализа безубыточности зависит от точности разделения издержек на постоянные и переменные. Для вновь создаваемых предприятий определить это не так просто. Часто относить те или иные затраты к определенной категории приходится волевым решением. В случае сомнений в отнесении затрат к той или иной категории лучше считать их постоянными.
2. Важно рассмотреть и включить в расчеты все переменные затраты.
3. Округления цифр в расчетах могут исказить реальный результат.
4. При выпуске нескольких различных видов изделий (услуг) точку безубыточности рассчитывают по каждому изделию отдельно. Для этого необходимо определить долю каждого изделия в общем объеме продаж и в соответствующей пропорции распределить между изделиями постоянные издержки.
Общие выводы из анализа безубыточности состоят в следующем.
1. Анализ безубыточности оказывает помощь в принятии решений и позволяет предпринимателю (менеджеру) увидеть, будет ли проект прибыльным, каков примерный уровень риска проекта.
2. Понимание поведения затрат (постоянные, переменные) является базой для проведения экономического обоснования предпринимательского проекта.
3. Анализ безубыточности позволяет понять, какое влияние на прибыль оказывает изменение одного или нескольких параметров (переменных издержек, цены и др.), что помогает выявить альтернативные подходы, привлекательные для предприятия.
4. Для краткосрочного воздействия на прибыль усилия менеджеров должны быть направлены на уменьшение переменных издержек или увеличение цены.
Имитационное моделирование (simulation) является одним из мощнейших методов анализа экономических систем.
В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира.
Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными - от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач. С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне. Рассмотрим основные преимущества применения имитационного моделирования в процессе решения задач финансового анализа.
Как следует из определения, имитация - это компьютерный эксперимент. Единственное отличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится с моделью системы, а не с самой системой. Однако проведение реальных экспериментов с экономическими системами, по крайней мере, неразумно, требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитация является единственным способом исследования систем без осуществления реальных экспериментов.
Часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений. Например, при оценке риска инвестиционных проектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.д.
Однако чтобы адекватно оценить риск необходимо иметь достаточное количество информации для формулировки правдоподобных гипотез о вероятностных распределениях ключевых параметров проекта. В подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. сгенерированными компьютером).
При решении многих задач финансового анализа используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения. Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло.
Статистические испытания по методу Монте-Карло представляют собой простейшее имитационное моделирование при полном отсутствии каких-либо правил поведения. Получение выборок по методу Монте-Карло - основной принцип компьютерного моделирования систем, содержащих стохастические или вероятностные элементы.
Метод Монте-Карло основан на статистических испытаниях и по природе своей является экстремальным, может применяться для решения полностью детерминированных задач, таких, как обращение матриц, решение дифференциальных уравнений в частных производных, отыскание экстремумов и численное интегрирование. При вычислениях методом Монте-Карло статистические результаты получаются путем повторяющихся испытаний. Вероятность того, что
эти результаты отличаются от истинных не более чем на заданную величину, есть функция количества испытаний.
В основе вычислений по методу Монте-Карло лежит случайный выбор чисел из заданного вероятностного распределения. При практических вычислениях эти числа берут из таблиц или получают путем некоторых операций, результатами которых являются псевдослучайные числа с теми же свойствами, что и числа, получаемые путем случайной выборки. Имеется большое число вычислительных алгоритмов, которые позволяют получить длинные последовательности псевдослучайных чисел.
Существуют и другие преимущества имитации. Подробное изложение основ имитационного моделирования и его применения в различных сферах можно найти в соответствующей литературе.
Мы же рассмотрим технологию применения имитационного моделирования для анализа рисков инвестиционных проектов в среде ППП EXCEL.