У сучасній економічній практиці аналіз ризику поділяють на два види:
- якісний, головне завдання якого – визначити чинники ризику, етапи і роботи, під час виконання яких ризик виникає, тобто встановити потенційні зони ризику, після чого ідентифікувати усі можливі ризики;
- кількісний, який застосовується для визначення чисельних розмірів окремих ризиків і ризику проекту в цілому. При кількісному аналізі ризику можуть використовуватися різноманітні методи.
Найбільш поширеними є: аналіз за допомогою бетакоефіцієнта, метод визначення імовірності результатів, аналіз сценаріїв, метод моделювання, аналіз чутливості реагування, теорія ігор.
Аналіз ризику за допомогою бета-коефіцієнта В якості міри ризику в інвестиційній теорії використовується бета-коефіцієнт. Він виражає «ринкову чутливість» інвестиції, або на скільки змінюються доходи від капіталовкладень у порівнянні зі змінами ринкової ситуації, р = 1 означає, що зміни в доходності в точності повторюють зміни в ринковій ситуації. Значення менше ніж 1 характерні для проектів з низьким рівнем ризику, чия доходність більш стабільна, ніж ринок; значення більше ніж 1; свідчать про те, що доходи від цих проектів схильні до дуже сильного впливу з боку навіть незначних ринкових коливань. Хоча бета-коефіцієнт і слугує для вимірювання ризику, на практиці важко визначити його точне значення для конкретного інвестиційного проекту. Взагалі значення р визначають виходячи з даних фондового ринку, звідки беруть відомості про дохідність компанії (яка характеризується ціною її акцій)
Якщо компанія, акції якої котируються на фондовому ринку, розглядає інвестиційний проект, «типовий» для її ділової активності, то показник ризику для всієї компанії може слугувати показником рівня ризику даного конкретного проекту. Однак важче визначити рівень ризику проекту, який знаходиться за межами «нормальної» діяльності компанії. В цьому випадку можна оцінити бета-коефіцієнт проекту, використовуючи для цього бета-коефіцієнти тих компаній, в чиїй сфері «нормальної» діяльності знаходиться даний проект. Існують, однак, дві проблеми при використанні бета-коефіцієнтів інших компаній в якості бета-коефіцієнта для конкретного проекту:
- по-перше, всі ринкові котирування засновані на вимірюванні доходу на одну звичайну акцію (тобто доходу акціонера), а не на одиницю активів (тобто доходу організації). Бета-коефіцієнт акції відображає не тільки бета-коефіцієнт активів (той що повинен використовуватися в якості заміни при оцінці проектів), але і структуру фінансів компанії. Власники акцій вважають менш надійною ту компанію, в якій на одну звичайну акцію приходиться більше запозичених коштів, і це, безумовно, відображається на бета-коефіцієнтах;
- по-друге, вплив ризику проекту на сам проект може відрізнятися від впливу ризику проекту на всю організацію в цілому, тому що даний проект є лише частиною інвестиційного портфелю фірми. Як частина інвестиційного портфелю, рівень ризику проекту визначається його співвідношенням з ризиками інших проектів у цьому портфелі.
Використовуючи Р, характерний для певного типу бізнесу, в якості р окремого інвестиційного проекту можна правильно визначити необхідну норму прибутку для дисконтування грошових доходів від інвестиційного проекту для визначення чистої дисконтованої вартості капіталовкладень.
Визначення ймовірності результатів
У сучасній економічній літературі визначають ризик, пов'язаний з певним проектом, та ігнорується вплив цього проекту на загальну невизначеність, пов'язану з фірмою. Визначимо, наскільки деякі з методів урахування невизначеності, які використовують сьогодні, відповідають найкращому з позиції інвесторів вибору проекту. Слід відзначити, що використання суб'єктивних вірогідностей надає особі, що приймає рішення, найкращу картину можливостей її вибору, ніж методи, що застосовуються на практиці. Оцінка імовірності того чи іншого результату інвестиційного проекту потребує, щоб особа, яка приймає інвестиційні рішення, могла б передбачити багато можливих результатів інвестиційного проекту і була б спроможною оцінити імовірність наставання кожного з можливих варіантів. Типова ситуація, яка відображає найгірші й найкращі можливі варіанти розвитку, може включати наступні групи: «песимістичний» варіант, «найбільш можливий» і «оптимістичний».
Рішення, як правило, називають ризикованим чи не визначеним, якщо воно має декілька можливих результатів. Існує багато таких ситуацій – від будь-яких побутових ситуацій до інвестування у великі виробничі проекти. У більшості підходів до ризику та невизначеності передбачається не тільки знання можливих результатів будь-якого рішення, але й знання відносно можливості виникнення кожного з цих результатів з певною їхньою вірогідністю. Все це дозволяє визначати ризик та невизначеність, пов'язані з будь-яким конкретним рішенням з точки зору розподілу вірогідностей результатів. Такий розподіл показано на рис 6.1 (усі можливі чисті прибутки від проекту довготривалістю в 1 рік розташовані на горизонтальній осі, а вірогідності, пов'язані з цими результатами, – на вертикальній). На горизонтальній осі показано, що результат від реалізації проекту знаходиться у діапазоні від збитку 1000 грн. до прибутку 9000 грн.. Вертикальна вісь демонструє вірогідність будь-якого конкретного наслідку. У нашому прикладі найбільш вірогідним наслідком є одержання прибутку 4000 грн.., що дорівнює 0,5. Сумарна вірогідність усіх наслідків проекту повинна дорівнювати одиниці. Виникає можливість одержання середнього результату П шляхом оцінки кожного
Рис. 6.1. Розподіл вірогідностей одержання прибутку від проекту можливого результату і його вірогідності та їх суми для кожного наслідку.
Середній чистий прибуток від проекту на нашому графіку становить 4000 грн. Ця величина є середнім значенням розподілу вірогідностей проекту, її називають математичним очікуванням проекту.
У таблиці 6.2 наведено приклад розрахунків для проекту з декількома можливими наслідками, кожен з яких є рівновірогідним. Кожна цифра у третій колонці є результатом множення доходу на його вірогідність, а сума цих цифр дає очікувану величину проекту, тобто 3250 грн..
Ризик, пов'язаний з проектом, – це можливе розходження результатів відносно певного значення. Ця міра ризику є дуже привабливою для багатьох тому, що вимір розходження результатів або дисперсії розподілу математичного очікування вказує на вірогідне відхилення фактичного результату від його «найоптимістичнішого» прогнозу.
Таблиця 6.2