Гипермодуль 3. Экспертные методы экономической оценки надежности инвестиционных проектов

Модуль 3.1. Анализ и моделирование проектных рисков

Модуль 3.2. Оценка рисков и организация экспертизы проектов

Модуль 3.3. Способы учета проектных рисков в анализе денежных потоков проекта

Модуль 3.1. Анализ и моделирование проектных рисков

Чтобы взять правильное направление рассуждений для плодотворного исследования проблемы проектных рисков, поставим риторический, на первый взгляд, вопрос: всё ли, что происходит, имеет свои причины? Ответ не вызывает сомнения ни у одного студента в аудитории: да, все что происходит, имеет свои причины.

Второй вопрос, на который аудитория дает почти столь же единодушный ответ, звучит так: если все причины, вызвавшие какое-то событие, в точности повторятся, повторится ли в точности и само событие? В ответ большое число студентов отвечает: нет, не повторится. Но если это так, и при точном воспроизведении всех причин результат будет отличаться от первоначального, то это значит, что отклонение произошло беспричинно, что противоречит первому утверждению, не вызывающему сомнения.

Мы вынуждены признать: мир детерминирован, все процессы протекают в соответствии с жесткими причинно-следственными связями, цепочки которых неразрывны в принципе. Можно было бы сказать, что мир запрограммирован, но для этого надо верить в существование абсолютно свободного творца, желания и возможности которого не связаны никакими причинно-следственными связями, который сам их устанавливает, обладая абсолютно свободной волей и не подчиняясь никаким влияниям извне.

Как бы то ни было, в окружающей нас реальности все события предопределены, а значит, все будет так, как только может быть. В частности, любой проект обязательно завершится с теми результатами, какие он только и может дать.

Возникает следующий вопрос: если любой проект, еще не начавшись, уже предопределен в свих результатах, стоит ли нам напрягаться? Почему люди стремятся не просто предугадать будущее, а строят собственные проекты его устройства? Ответ прост и сложен одновременно: потому что в единую всемирную систему причинно-следственных связей входит способность каждого из нас более или менее свободно принимать и осуществлять осознанные альтернативные решения.

Наша способность (или неспособность), желание (или нежелание) принимать решения и добиваться их осуществления – это с одной стороны, следствие каких-то конкретных причин, результат бесчисленного множества предшествующих событий, а с другой стороны, одна из причин всех последующих событий нашей жизни.

Никто ни в чем не виноват, ибо он «продукт обстоятельств», но каждый имеет право винить в своих злоключениях и себя самого, ибо у каждого есть свобода выбора решений, предопределяющих будущее, и эта свобода тем больше, чем глубже его знание окружающего мира.

А теперь мы подошли к ключевому вопросу: могут ли люди знать все причины, предопределяющие итог их действий? Ответ всегда единодушен и несомненен: не могут! И эта ограниченность знания, невозможность полного предвидения результатов имеет два парадоксальных последствия.

С одной стороны, именно она делает нас относительно свободными в выборе решений: ведь если бы люди точно знали ход всех предстоящих событий, вот тогда-то у них и не было бы никакой свободы выбора. Парадокс: наличие абсолютного, полного знания делает человеческое сознание и человеческую деятельность ненужными и невозможными! С другой стороны, именно эта ограниченность знаний представляет собой истинный и единственный источник проектных рисков. И вообще всех рисков при принятии решений.

Неспособность проектанта выявить и отразить в проекте бесчисленное множество реально действующих причинно-следственных связей делает ожидаемые результаты проекта лишь более или менее вероятными. Конкретные причины, которые могут вызвать отклонение проекта от запланированной последовательности событий, называют факторами риска. Принципиальное отличие источника риска от факторов риска в том, что конкретные причины могут появляться, усиливаться, ослабляться и исчезать (в том числе в результате проектного менеджмента), а источник риска не исчезнет никогда.

Кроме вероятности неблагоприятного развития событий второй характеристикой степени опасности является значимость нежелательных последствий для достижения целей проекта. Значимость неблагоприятных последствий для бизнеса определяется возможностью восстановления утраченного в результате действия факторов риска статус-кво и преодоления возникших затруднений. Эту характеристику можно назвать также «переживаемостью» риска.

Алгоритм работы проектанта или эксперта с проектными рисками включает три стадии:

Для организации анализа проектных рисков все множество факторов, под воздействием которых может возникнуть неблагоприятное отклонение, необходимо, прежде всего, классифицировать. Для проектировщика (или эксперта) классификатор факторов риска – это своеобразный «миноискатель», инструмент для выявления скрытых опасностей. На первом этапе анализа рисков проектировщик (а потом и эксперт), используя классификатор, проводит «инвентаризацию» факторов риска. Листая классификатор, он должен многократно ответить самому себе на один и тот же вопрос: присутствует ли в моем проекте данный фактор риска?

Классифицировать риски можно по разным признакам. Одна из основных классификаций проектных рисков – деление факторов на внешние и внутренние по отношению к менеджменту проекта.

Внешние факторы риска – это такие причины, на которые воздействовать напрямую (в рамках проекта) проектировщик или менеджер проекта не может, но он может оценить связанную с ними степень опасности и учесть ее в расчетах.

Примеры внешних факторов: нестабильное хозяйственное законодательство (прежде всего налоговое), коррупция в государственных органах, криминализация бизнеса (рэкет),
колебания мировых и внутренних цен, структурная инфляция, политика Центробанка РФ и т.п.

Внутренние факторы риска – это причины, действие которых проектировщик (или менеджер проекта) может регулировать. непосредственно или с помощью дополнительных проектных мероприятий. В этом случае анализ рисков проводится не только для того, чтобы учесть в расчетах степень опасности, но также для того, чтобы управлять рисками и снижать опасность до приемлемого уровня. Примеры внутренних факторов проектного риска: профессиональная некомпетентность и недобросовестность персонала, ненадежность поставщиков и заказчиков (низкая деловая дисциплина), низкое качество деловой документации (юридическая некомпетентность) и т.п.

Многочисленные и более детальные классификации можно отыскать в научных публикациях и попытаться прокомментировать их в контрольном задании, но не все они достаточно корректны и однозначны.

На первом этапе анализа не так важно, к какой группе будет отнесен тот или иной фактор, важно с помощью классификаторов этот фактор обнаружить. Но на втором этапе анализа рисков задача усложняется: необходимо раскрыть механизм воздействия обнаруженных факторов риска на денежные потоки проекта.

Механизм действия факторов риска – это цепочки причинно-следственных связей, по которым факторы риска могут так сократить приток или так увеличить отток денежных средств, что проект станет финансово нереализуемым или коммерчески неэффективным.

Как выявить эти скрытые связи? Однозначный, на все случаи жизни рецепт таков: нужны знания и практический опыт. Выявление факторов риска и «протягивание» цепочек причинно-следственных связей от этих факторов к денежным потокам проекта основано на глубоком понимании проектантом или экспертом всех тонкостей того бизнеса, которому посвящен проект, и той среды, в которой его предполагается реализовать. Так же как управление бизнесом, анализ рисков является в большей мере искусством, чем технологией.

Уверенно можно сказать только одно: поскольку все промежуточные звенья причинно-следственных цепочек, все параметры реального механизма формирования будущих денежных потоков никогда не будут известны точно, проектировщик (а потом и эксперт) вынужден создавать и использовать для оценки рисков свою собственную, более или менее упрощенную модельэтого механизма.

Как он это делает? На что опирается эксперт при создании такой модели? Все, что будет в будущем, предопределено в прошлом. Единственным источником информации для построения модели является прошлый опыт. Слово еxpertus означает опытный. Модель действия факторов риска – это совокупность причинно-следственных связей, которые удалось выявить в процессе изучения прошлого опыта. Мы уже отмечали: риски проекта тем больше, чем меньшей или менее достоверной информацией о будущем располагает проектировщик при разработке проекта (или эксперт при экспертизе).

Теперь мы можем то же самое сказать другими словами: модель формирования денежных потоков, подверженных действию факторов риска, может быть более или менее точной (более или менее адекватной) в зависимости от полноты имеющейся информации. Чем точнее модель, тем надежнее экспертное заключение о рисках проекта. Но эта надежность никогда не будет полной, стопроцентной.

По способу оценки вероятности достижения ожидаемого результата проекта (В_ОР) различают два типа моделей: модели с «объективной» оценкой вероятности и модели с «субъективной» оценкой вероятности.

«Объективный» метод определения вероятности ожидаемого результата основан на вычислении частоты, с которой более-менее похожийрезультат получался в прошлом. Это означает, что для оценки уровня риска «объективным» методом должны быть: во-первых, четко сформулированы сами ожидаемые результаты мероприятия или проекта, а во-вторых, накоплены данные об исходах подобных мероприятий или проектов в прошлом.

Для иллюстрации этих двух требований используем Мероприятие 2 из Гипермодуля 2, посвященное снабжению производства материалами. Начнем с первого тезиса – сформулируем ожидаемый результат. Результат может оцениваться с нескольких точек зрения:

а – прибытие материалов в согласованный срок (в феврале);

б – прибытие их в согласованном объеме (2000);

в – качество материалов соответствует техническим условиям.

Для каждого из этих аспектов исхода мероприятия существует свой уровень вероятности и свои последствия в случае отклонения. Например, из опыта прошлой деятельности установлено, что срыв сроков поставки намеченный в проекте поставщик допускает в 1 случае из 10, недопоставку по объему в 2 случаях из 10, а качество не соответствовало техническим требованиям в 5 случаях из 100.

Главная особенность «объективной» модели – математическая формализация причинно-следственных связей. При этом математическая процедура (расчет рисков) может быть достаточно сложной, но надежность предсказания результата будет зависеть от достоверности исходных гипотез, которыми заменяется недостающая информация о проекте.

Главное достоинство «объективной» модели – повторяемость, воспроизводимость результатов оценки риска разными проектантами и экспертами (если они строго соблюдают условия эксперимента и установленную процедуру экспертизы), иначе говоря – высокая надежность самой оценки.

Главный недостаток «объективной» модели – ограниченный перечень факторов риска, последствия которых поддаются точной количественной регистрации. «Объективный» метод хорош там, где имеется возможность многократного точного воспроизведения исходных условий, где возможен «чистый эксперимент». Например, в оценке надежности технических устройств или производственных технологий. Факторы политических, законодательных, или маркетинговых рисков этим методом оценить трудно или невозможно, так как исторические условия и результат действия этих факторов уникален, неповторим. Даже в приведенном примере с оценкой надежности конкретного поставщика материалов нет никаких гарантий, что условия его деятельности не изменятся в будущем, а значит, перенос частоты событий из прошлого в будущее логически не вполне корректен.

«Субъективный» метод определения вероятности получения ожидаемого результата основан на мнении эксперта. Главная особенность «субъективных» моделей – широкий диапазон формализации суждений о действии причинно-следственных связей. Наименее формализована «интуитивная» модель: при ее использовании экспертное заключение о вероятности имеет характер догадки (но из истории человечества мы знаем, что и догадки бывают гениальными). Следующая ступень – логически формализованная модель: при ее использовании экспертное заключение о вероятности получения планируемого результата опирается на вербально описанные (выраженные словами) цепочки причинно-следственных связей. Эксперт объясняет свои оценки в меру владения информацией и опыта ее интерпретации. Существует и третий, наиболее высокий уровень формализации модели – математическая модель субъективно определяемой вероятности. Родоначальник классической теории субъективных вероятностей Т.Байес. Математическая модель субъективной вероятности Байеса строится из предположения о «разумном» поведении всех участников проекта, наперед знающих величину результата, получаемого каждым из них в после принятия того или иного альтернативного решения (теория пари).

Главное достоинство любой «субъективной» модели – возможность оценки рисков по факторам, не поддающимся «объективному» моделированию вероятностей. Главный недостаток «субъективной» модели – зависимость оценки вероятности от квалификации экспертов и от качества организации процедуры экспертизы. Это значит, что сами эксперты (как и проектировщики) являются источником риска для инвестора.

Модуль 3.2. Оценка рисков и организация экспертизы проектов

Построением модели завершается двухэтапный анализ рисков, затем проектировщик (а позже и эксперт) переходит ко второй стадии - к оценке рисков, то есть к измерению степени опасности в двух ее ипостасях: вероятности возникновения и преодолимости последствий.

Наименее надежны оценки, основанные на «интуитивных» моделях – часто это просто «гадание на кофейной гуще». Если инвестор не требует, а эксперт или проектировщик не может мотивировать свое мнение – шансы ошибиться у инвестора резко возрастают (при прочих равных условиях). Для снижения риска и «объективизации» субъективных оценок вероятности используются два пути: углубление специализации экспертов и многократная оценка множеством независимых экспертов.

В первом случае проект «распиливается» на все более и более мелкие отдельные мероприятия, а перечень анализируемых рисков разбивается на все более узкие группы факторов. Например, мероприятия по снабжению материалами можно разделить по зарубежным, межрегиональным, региональным поставщикам, а политические факторы «разложить» на международные, федеральные, региональные и местные. Для разработки и оценки надежности отдельных мероприятий, а также для анализа узких групп факторов в этом случае будут привлекаться специалисты все более и более узкого профиля.

Такие субъективные оценки рисков проекта «накапливаются» по мере рассмотрения все новых и новых факторов и мероприятий, поэтому метод оценки рисков проекта по отдельным факторам и отдельным мероприятиям называют кумулятивным (накопительным).

При этом перед инвестором возникает вопрос: что делать с этими разрозненными оценками? Иначе говоря, как взаимосвязаны риски отдельных мероприятий с уровнем риска проекта в целом? Увы, каких-то универсальных математических формул для расчета вероятности плановой реализации проекта через вероятности реализации отдельных мероприятий не существует, хотя для частных случаев такие агрегативные модели предлагаются. Более того, выбрав варианты мероприятия с наименьшими уровнями риска по отдельным параметрам, проектировщик не обязательно получит наибольшую вероятность ожидаемого общего результата. В качестве упрощенной иллюстрации рассмотрим условный пример: мероприятие по сбыту продукции. Ожидаемый финансовый результат мероприятия – выручка от продажи.

Вероятности получить заказы на поставку продукции по определенным ценам и в определенных объемах эксперты определили так:

При этом параметры Ц и О считаются независящими друг от друга. Вопрос: какое значение выручки будет наиболее вероятным? Часто дают такой ответ: 1000 с вероятностью 0,36 (сочетание наиболее вероятных значений цены и объема продаж).

Определим вероятность получения различных сумм выручки при различных комбинациях вероятных параметров сделки :

Какое же значение результата (выручки) наиболее вероятно?

В большинстве случаев агрегировать вероятности получения промежуточных плановых результатов в общую вероятность получения конечного планового результата приходится субъективно, и часто эксперт применяет при этом «интуитивную» модель.

Достоинством кумулятивного метода является сбор и использование детальной информации, которая позволяет экспертам повысить точность своих «интуитивных» моделей, а может быть даже построить на основе этой информации более формализованную вербальную (логическую) или даже математическую модель.

Но агрегированный риск проекта можно оценить и иначе: сразу целиком, в совокупности по всем мероприятиям. Метод оценки надежности проекта в целом, без промежуточной оценки отдельных мероприятий и факторов, называют агрегированным.

Примером такого подхода может служить методика оценки эффективности инвестиционных проектов, подготовленная когда-то экспертами Министерства финансов РФ, которая рекомендует такую шкалу для отражения степени опасности:

Второй путь снижения риска и «объективизации» субъективных оценок - многократная экспертиза проектов с привлечением множества независимых экспертов. Дублировать друг друга могут или «универсалы» или «узкие» специалисты, но задача агрегирования отдельных мнений и при этом подходе остается актуальной. Если число экспертов растет, то сама экспертиза становится как бы «массовым» экспериментом, допускающим применение математических методов обработки результатов. Таким образом, в такой «коллективной» модели степень формализации может быть повышена, хотя в основе ее будут лежать субъективные мнения.