Курсовая работа (т): Управление рисками проекта

·   Метод аналогии

Использует прошлый опыт для исключения проблем в будущем. Подобные проекты содержат много сходных черт

Требует много времени. Легко получить результаты, не подходящие для данного случая. Аналогия может быть некорректной

·   Методы с использованием диаграмм

Ясное представление участвующих процессов. Легкость построения. Для них имеется много компьютерных инструментов

Иногда вводит в заблуждение. Может занимать много времени

Результатом процесса идентификации рисков является Реестр рисков, содержащий:

·   список идентифицированных рисков;

·        список потенциальных действий по реагированию;

·        основные причины возникновения риска;

·        уточнение категорий рисков.

В процессе идентификации список категорий рисков может пополняться новыми категориями, что может привести к расширению иерархической структуры рисков, разработанной в процессе планирования управления рисками.

.2 Качественная оценка рисков

Качественная оценка рисков - процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. Такая оценка рисков определяет степень важности риска и выбирает способ реагирования. Доступность сопровождающей информации помогает легче расставить приоритеты для разных категорий рисков. Качественная оценка рисков это оценка условий возникновения рисков и определение их воздействия на проект стандартными методами и средствами. Использование этих средств помогает частично избежать неопределенности, которые часто встречаются в проекте. В течение жизненного цикла проекта должна происходить постоянная переоценка рисков.

Результатом качественного анализа риска является описание неопределенностей, присущих проекту, причин, которые их вызывают, и как результат, рисков проекта. Для описания удобно использовать логические карты - список вопросов помогающих выявить существующие риски. В результате будет сформирован перечень рисков, которым подтверждён проект. Далее их необходимо проранжировать по степени важности и величине возможных потерь, а основные риски проанализировать с помощью количественных методов для более точной оценки каждого из них.

1.4 Количественная оценка рисков

Количественная оценка рисков определяет вероятность возникновения рисков и влияние последствий рисков на проект, что помогает группе управления проектами верно принимать решения и избегать неопределенностей. Количественная оценка рисков позволяет определять:

·             Вероятность достижения конечной цели проекта

·        Степень воздействия риска на проект и объемы непредвиденных затрат и материалов, которые могут понадобиться.

·        Риски, требующие скорейшего реагирования и большего внимания, а также влияние их последствий на проект.

·        Фактические затраты, предполагаемые сроки окончания.

Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инвестиционного проекта. Анализ позволяет выяснить приведёт ли например небольшое изменение объема реализации к значительной потери прибыли или же проект будет выгоден даже при реализации 40% от запланированного объема продаж.

Существует несколько основных методик проведения подобного анализа:

·   Анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности)

·        Анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ)

·        Имитационное моделирование (Метод Монте-Карло)

Анализ влияния отдельных факторов(анализ чувствительности)

это направленный процесс варьирования ключевых предположений при прогнозировании денежных потоков с целью определить влияние, которое они могут оказывать на проектируемую выгоду.

Первый важный шаг при проведении анализа чувствительности - это выбор варьируемых переменных. Как правило, чем больше или ненадежнее переменная, тем более важным становится для нее анализ чувствительности.

Анализ чувствительности (уязвимости) происходит при “последовательно-единичном” изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение (например, на 10%), на основе чего пересчитывается новая величина используемого критерия (например, NPV или IRR). После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент (так называемая эластичность изменения показателя). Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных.

Затем на основании этих расчетов происходит экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, очень высокая, средняя, невысокая) и экспертная оценка прогнозируемости (предсказуемости) значений переменных (например, высокая, средняя, низкая). Далее эксперт может построить так называемую “матрицу чувствительности”, позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные для проекта переменные (показатели).

Такой расчет проводится для всех критических факторов проекта. Степень их воздействия на итоговую эффективность проекта (в данном случае на NPV) удобнее показать на графике (см. рис 2).

Таким образом, на результат рассматриваемого проекта сильнее всего влияют цена реализации, затем себестоимость продукции и, наконец, физический объем продаж. Несмотря на то что цена реализации оказывает большое влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня - вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня - вероятность отклонения на определенную величину. В нашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% - от -10 до -20% и с вероятностью 10% - от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными. Анализ чувствительности очень нагляден, однако главным его недостатком является то, что анализируется влияние только одного из факторов, а остальные считаются неизменными. На практике обычно изменяются несколько показателей. Оценить ситуацию и скорректировать NPV помогает сценарный анализ.

·   Анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ)

Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR. Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное “правило”: даже в оптимистическом варианте нет возможности оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта, несмотря на наихудшие ожидания.

Таким образом, в отличие от предыдущего мы получим более точную комплексную оценку эффективности, которая и будет использоваться в дальнейших решениях по проекту.

Необходимо учесть, что большой разрыв между плановым и оценочным значением NPV свидетельствует о невысокой определенности проекта.

·   Имитационное моделирование (Метод Монте-Карло)

Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой воссоединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это достаточно сложная методика, имеющая под собой только компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта (например, вероятность получения NPV<0).

Чаще всего подобный анализ проводят для выявления валютных рисков (колебания курса валют в течение года) а также риска колебания процентных ставок, макроэкономических рисков и других.

Основной замысел расчётов сводится к следующему. На первом этапе задаются границы, в которых может изменяться параметр. Затем программа случайным образом (имитируя случайность рыночных процессов) выбирает значение этого параметра из заданного интервала и рассчитывает показатель эффективности проекта, подставляя в финансовую модель выбранное значение. Проводится несколько сотен таких элементов (при электронных расчётах это занимает несколько минут) и получается множество значений NPV для которых рассчитывается среднее (m) а также величина риска (стандартное отклонение(d)

1.4 Мониторинг и контроль

Мониторинг и контроль следят за идентификацией рисков, определяют остаточные риски, обеспечивают выполнение плана рисков и оценивают его эффективность с учетом понижения риска. Показатели рисков, связанные с осуществлением условий выполнения плана фиксируются. Мониторинг и контроль сопровождает процесс внедрения проекта в жизнь.

Качественный контроль выполнения проекта предоставляет информацию, помогающую принимать эффективные решения для предотвращения возникновения рисков. Для предоставления полной информации о выполнении проекта необходимо взаимодействие между всеми менеджерами проекта. Целью мониторинга и контроля является выяснить, было ли:

·   Система реагирования на риски внедрена в соответствии с планом

·        Реагирование достаточно эффективно или необходимы изменения

·        Риски изменились по сравнению с предыдущим значением

·        Наступление влияния рисков

·        Необходимые меры приняты

·        Воздействие рисков оказалось запланированным или явилось случайным результатом.

2. Определение рисков

В настоящее время особо актуальны вопросы, связанные с определением рисков еще не существующего инвестиционного проекта на стадии разработки бизнес-плана. Для этого целесообразно применять специализированные программы, имеющие надстройку для автоматического расчета рисковых явлений с помощью различных методов: моделирования, Монте-Карло, анализа чувствительности проекта, подсчета точки безубыточности. До настоящего времени предпринимались попытки определения риска в определенных областях человеческой деятельности (медицина, спорт). Однако методики расчета рисков проекта с помощью программного обеспечения (программы для разработки бизнес-планов, например, «Альт-Инвест», Project Expert) не нашли достаточного отражения в исследованиях российских ученых. Между тем устойчивое развитие проектов невозможно без научного обоснования способов определения риска. Рассмотрим методы анализа рисков на примере проекта гостиничного комплекса «Джемайка»

.1 Анализ чувствительности

Анализ чувствительности позволяет исследовать зависимость итоговых показателей проекта

Таблица 1. Однопараметрический анализ чувствительности

Реализации услуг и их цену: проект становится приемлемым в случае уменьшения цены на 20% при одновременном снижении объемов сбыта также на 20%. Пограничные параметры реализации проекта для его чистой текущей стоимости выделены темно-чёрным цветом.

Таблица 2. Двухпараметрический анализ чувствительности, целевой параметр - NPV, тыс. руб.

Реализации услуг и их цену: проект становится приемлемым в случае уменьшения цены на 20% при одновременном снижении объемов сбыта также на 20%. Пограничные параметры реализации проекта для его чистой текущей стоимости выделены темным цветом.

Параллельной задачей анализа чувствительности является ранжирование факторов различных типов риска по величине приращения искомого показателя в зависимости от возможных изменений величины факторов. Влияние фактора считается значимым, если приращение больше 1.

При приращении, стремящемся к 0, влиянием фактора можно пренебречь.

В представленном исследовании выполнен анализ чувствительности для одного из важнейших показателей эффективности инвестиционной деятельности и качества бизнес-проектирования - величины чистого дисконтированного дохода (NPV). В ходе анализа определялось изменение NPV в результате увеличения одного из факторов на 5%. Итоги расчетного эксперимента представлены на рис. 2.1

Было проанализировано влияние ошибок прогноза всех внутренних и части внешних условий реализации проекта. Данные о границах изменений факторов риска получены путем статистического анализа аналогичных реализованных проектов. Из диаграммы следует вывод о высокой чувствительности NPV к изменению рыночной цены продукции и объема загрузки.

Специфические проектные риски

Проведенные исследования факторов риска позволяют отметить достаточную устойчивость основных показателей проекта. Во всем исследованном диапазоне возможного изменения параметров внешней среды эти показатели остаются в пределах, обеспечивающих эффективность(табл. 3). Специфические риски составят 9,36%, что является допустимым значением для инвестиционного проекта.

.2 Имитационное моделирование

Одним из основных способов анализа степени рискованности инвестиционного проекта является имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Этот метод, позволяющий рассмотреть максимальное число сочетаний исходных данных и оценить диапазон изменения результирующей переменной, реализуется с помощью стандартного алгоритма. Учитывая недостаток рыночных данных для проектируемого предприятия, предполагается, что все факторы распределены равномерно, т.е. равновероятно могут принимать любые значения в диапазоне, заданном в табл.4.Полученное в ходе моделирования распределение плотности вероятности для значений чистого дисконтированного дохода оказалось близким к нормальному.

Существенно, что по результатам имитационного моделирования приведенная стоимость проекта равна 1 699,1 млн. руб. при коэффициенте вариации Kvar = 0,14437 Величина коэффициента вариации свидетельствует об уровне неопределенности в сценариях проекта и, следовательно, об уровне риска. Приемлемым считается результат, полученный при величине Kvar < 0,2 Свертка дерева свойств, представленных в

табл. 6, позволяет получить интегральный коэффициент качества для исследуемого проекта: Кint == 0,25. Применив этот коэффициент к указанному выше интервалу возможных значений общей нормы отдачи на капитал, получаем величину нормы для рассматриваемого проекта:Y0 = 0,15 - 0,25 х (0,15 - 0,11) = 0,1392.Следовательно, для инвестиционного анализа проекта строительства гостиничного комплекса по NPV необходимо принять ставку дисконтирования 14%.

Таблица 5. Статистика значений чистого дисконтированного дохода при использовании метода Монте-Карло, млн руб.

Заключение

Риск, это то, что мы воспринимаем как фактор случайности. В современных рыночных условиях мы каждый день сталкиваемся с рисками и основная задача компании их минимизировать. Компании не могут избежать рисков, но они могут их предотвратить. Тщательный анализ, учет внешних факторов, оценка последствий и временное изучение происходящих процессов в организации помогут нам их минимизировать. Необходимо уметь не только рассматривать риски, но и грамотно ими управлять. Анализ риска достаточно сложен и зависит от целей, устанавливаемых при организации системы риск-менеджмента на предприятии. Реализация любого проекта происходит в постоянно меняющейся среде. Изменения могут оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на ход работы. Предрасположенность корпорации к риску на практике означает склонность к нему людей, принимающих конкретные решения, - акционеров, менеджеров. Задача менеджеров - свести риски проекта к такому уровню, который соответствует возможностям компании, уровню ее «иммунитета» к рискам. Таким образом, мы имеем трехэтапный подход к управлению рисками:

) определение типов рисков, с которыми сталкивается фирма;

) анализ и оценка потенциального влияния идентифицированных рисков;

) непосредственно управление рисками, присущими проекту.

В конце концов, если принимается решение о реализации проекта, то совокупный уровень его риска, то есть размер суммы, которую в случае неудачи потеряет инвестор (с учетом всех мероприятий по страхованию), не должен превышать приемлемую величину, например 20% от NPV проекта, что мы видим в нашей работе.

В ходе изученной работы были изучены теоретические аспекты рисков, планирование и управление рисками на предприятии, идентификация рисков, подробно был рассмотрен анализ чувствительности.

Список использованной литературы

1.       Кизим А.А., Александрова Т.В. Развитие туристического комплекса с использованием экономических инструментов: Матер. межд. науч. конф. «Современная стратегия социально-экономического развития России: вопросы экономики и права». Ч. 3 / Краснодар: ЮИМ, 2009.

2.      Максимов Д.В., Мищенко А.А., Мищенко Т.А. Современное состояние рекреационного комплекса и его влияние на экологическую обстановку Черноморского побережья Краснодарского края // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. - 2010. - №1. - С. 106-108.

.        Никулина В.В., Максимов Д.В. Ценовая стратегия предприятия как фактор конкурентоспособности туристской организации / Туризм глазами молодежи: Материалы научно-практической конференции студентов вузов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. VII Южно-Российский курортный форум «Кавказская здравница - 2010». - Пятигорск: ПГЛУ, 2010.

4.      Фунтов, Валерий Николаевич. Основы управления проектами в компании: эффективное инициирование и планирование проекта, оптимальная организационная структура, успешное выполнение проекта, управление коммуникациями, качеством и рисками, внедрение проектного управления : учебное пособие по дисциплине, специализации, специальности "Менеджмент организации" / В. Н. Фунтов. - 3-е изд., доп..- Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2011 - 393, [1] с.ил., табл. - (Учебное пособие). - Библиогр.: с. 388-393.

5.      Айхель, Ксения Валерьевна. Управление рисками инвестиционных проектов на промышленных предприятиях: диссертация... кандидата экономических наук: 08.00.05 / Айхель Ксения Валерьевна; [Место защиты: Юж.-Ур. гос. ун-т].- Челябинск, 2011 - 221 с.ил. - Библиогр.: с. 180-191.

.        Дорохина, Елена Юрьевна. Методология управления рисками проектно-ориентированного предприятия: на примере предприятия строительной отрасли : автореферат дис.... доктора экономических наук: 08.00.05 / Дорохина Елена Юрьевна; [Место защиты: С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов]. - Санкт-Петербург, 2011 - 48 с.

.        Методы и модели системного анализа. Управление рисками и безопасностью. Оценка эффективности инвестиционных проектов / [гл. ред. Емельянов С.В.].- Москва: URSS, 2011 - 78 с.ил., табл.;28 см. - (Труды Института системного анализа Российской академии наук т. 61, вып. 1, 2011 г.)

.        Романов, Сергей Николаевич. Формирование механизма риск-контроллинга инвестиционных проектов: диссертация... кандидата экономических наук : 08.00.05 / Романов Сергей Николаевич; - Москва, 2011 - 191 с.

.Титаренко, Борис Петрович. Управление рисками в инновационных проектах / Б.П. Титаренко.- Москва: МГСУ, 2011 - 142 с.ил. - (Библиотека научных разработок и проектов МГСУ / М-во образования и науки Российской Федерации, ФГБОУ ВПО "Московский гос. строит. ун-т"). - Библиогр.: с. 125-126

.Грачева, Марина Владимировна. Анализ и управление проектными рисками : учебно-практическое пособие / М.В. Грачева; Московский гос. ун-т им. М.В. Ломоносова, Экономический фак. - Москва: ТЕИС, 2010 - 180с.

. Фунтов, Валерий Николаевич. Основы управления проектами в компании: эффективное инициирование и планирование проекта, оптимальная организационная структура, успешное выполнение проекта, управление коммуникациями, качеством и рисками, внедрение проектного управления : учебное пособие по дисциплине, специализации, специальности "Менеджмент организации" / В.Н. Фунтов. - 3-е изд., доп..- Санкт-Петербург [и др.]: Питер, 2011 - 393, [1] с.ил., табл. - (Учебное пособие). - с. 388-393.

. Айхель, Ксения Валерьевна. Управление рисками инвестиционных проектов на промышленных предприятиях: диссертация... кандидата экономических наук: 08.00.05 / Айхель Ксения Валерьевна; [Место защиты: Юж.-Ур. гос. ун-т].- Челябинск, 2011 - 221 с.ил. - Библиогр.: с. 180-19

. Горбачев, Сергей Викторович. Управление финансовыми проектами и финансовыми рисками: [учебное пособие] / С.В. Горбачев.- Казань: Казанский ун-т, 2011 - 83 с.схемы, табл. - Библиогр.: с. 82-83.

. Дорохина, Елена Юрьевна. Методология управления рисками проектно-ориентированного предприятия: на примере предприятия строительной отрасли : автореферат дис.... доктора экономических наук: 08.00.05 / Дорохина Елена Юрьевна; [Место защиты: С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов]. - Санкт-Петербург, 2011 - 48 с.

. Дорохина, Е.Ю. Управление рисками как элемент управления проектом // Соврем. аспекты экономики. - СПб., 2008. - N 11. - С. 84-99

. Дорохина, Е.Ю. Риски проектов: теория и практика управления // Вестн. Рос. экон. акад. - М., 2009. - N 6. - С. 86-93.

Приложение

Рисунок 1

Рисунок 2

Рис. 2.1 Абсолютное изменение NPV и периода окупаемости при изменении факторов на 5%

Таблица 6. Дерево свойств исследуемого проекта