Реферат на тему метод формализованных сценариев как метод анализа рисков в проекте

Обновлено: 05.07.2024

Анализ сценариев — процесс разработки описательных моделей развития событий. Метод может быть использован для идентификации риска путем рассмотрения возможных событий в будущем и исследования их значимости и последствий. Наборы сценариев, отражающих, например, "лучший случай", "худший случай" и "ожидаемый случай", могут быть использованы для анализа возможных последствий и их вероятности для каждого сценария.

Возможности метода анализа сценариев можно проиллюстрировать, рассматривая основные изменения за прошлые 50 лет в технологиях, предпочтениях потребителей, социальных отношениях и т.д. В процессе анализа сценариев трудно прогнозировать вероятность таких изменений в будущем, однако можно анализировать последствия, помочь организациям использовать преимущества и обеспечить устойчивость к прогнозируемым изменениям.

Содержание

Область применения

Анализ сценариев может быть полезен в принятии политических решений и планировании будущих стратегий, а также при рассмотрении существующих видов деятельности. Данный метод может быть использован для всех трех элементов оценки риска. На этапах идентификации и анализа риска наборы сценариев, отражающих, например, лучший, худший и наиболее вероятный случай, могут быть использованы для установления того, что может произойти в конкретных обстоятельствах, а также для анализа потенциальных последствий и их вероятности для каждого сценария.

Метод анализа сценариев может быть использован для прогнозирования возможных угроз и их развития во времени и может быть применен для всех типов риска в краткосрочной и долгосрочной перспективе. В краткосрочной перспективе при наличии достоверных данных вероятные сценарии могут быть экстраполированы на основе существующих данных. В долгосрочной перспективе с учетом низкой достоверности данных анализ сценариев позволяет определить общий характер развития событий.

Анализ сценариев полезен в ситуации, когда имеются значительные различия между положительными и отрицательными результатами, в том числе во времени и для различных групп или организаций.

Необходимым условием применения метода анализа сценариев является наличие группы специалистов, обладающих пониманием характера исследуемых изменений (например, возможных достижений в технологиях). Эти специалисты должны быть способны спрогнозировать ситуацию в будущем, не прибегая к экстраполяции на основе данных прошлых событий. Полезно также использование данных литературных источников и данных, относящихся к происходящим изменениям.

Процесс выполнения метода

Структура метода анализа сценариев может быть формализованной или произвольной.

После формирования группы, установления каналов обмена информацией, определения исследуемых проблем и области применения метода необходимо идентифицировать характер возможных изменений. Следует также исследовать основные тенденции и оценить вероятное время изменений на основе экспертного прогноза.

Исследуемые изменения могут включать в себя:

внешние изменения (такие как изменения технологий);
решения, которые необходимо принять в ближайшем будущем и которые могут привести к различным результатам;
потребности причастных сторон и возможные изменения;
изменения в макросреде (обязательных требований, демографии и т.д.), некоторые из которых неизбежны, другие возможны.

Иногда изменения могут произойти вследствие другого опасного события. Например, изменение климата приводит к изменениям потребительского спроса на продукты питания, что влияет на то, какие продукты питания выгодно экспортировать, а какие - выращивать в своем регионе.

Затем следует составить перечень локальных факторов и макрофакторов или тенденций и ранжировать сначала по значимости, затем по неопределенности. Особое внимание следует уделять факторам, которые являются наиболее значимыми и более неопределенными.

Ключевые факторы или тенденции наносят на карту напротив друг друга, чтобы показать и выявить области разработки сценариев.

Обычно предлагают набор сценариев, каждый из которых соответствует вероятному изменению параметров.

Затем для каждого сценария составляют описание перехода от исходной ситуации к рассматриваемому сценарию. Описание может включать вероятные детали, которые могут быть очень полезны для сценария.

Далее сценарии могут быть использованы для исследования или оценки исходной проблемы. При проведении исследований необходимо учитывать все существенные, но прогнозируемые факторы (например, используют шаблоны). Затем следует исследовать выполнение политики или деятельности при реализации этого сценария и оценить результаты предварительного исследования сценария с использованием вопросов "что, если", основанных на предположениях моделей.

После проведения оценки вопросов или предположений относительно каждого сценария может стать очевидным, что именно необходимо изменить и как это сделать наиболее целесообразным и безопасным образом. Могут быть также определены основные индикаторы, указывающие на появление возможных изменений. Мониторинг основных индикаторов и предпринятые ответные меры позволяют обеспечить возможность внесения изменений в запланированные стратегии.

Так как сценарии охватывают только отдельные части возможного развития будущих событий, важно удостовериться, что учтены вероятности появления конкретных сценариев, т.е. определить структуру риска. Например, если используют сценарии лучшего случая, худшего случая и наиболее вероятного случая, необходимо предпринять несколько попыток для их квалификации и оценить вероятность появления каждого сценария.

Выходные данные

Наиболее подходящего сценария может не быть, однако анализ позволяет получить более четкое понимание вариантов развития событий и способов изменения действий при изменении индикаторов.

Преимущества и недостатки

Анализ сценариев учитывает варианты будущего развития событий и поэтому может быть более предпочтительным при традиционном подходе к прогнозированию, в соответствии с которым на основе сценариев проводят оценку вероятности по шкале (высокая, средняя и низкая) на основе имеющихся данных, предполагая, что развитие событий будет соответствовать известным в прошлом тенденциям. Это важно в ситуации, когда недостаточно знаний об исследуемой проблеме для прогнозирования ее развития или когда опасность может возникнуть в отдаленном будущем.

С этим преимуществом напрямую связан недостаток метода анализа сценариев, который заключается в том, что в ситуации с высокой неопределенностью некоторые из сценариев могут быть нереальными.

Главные трудности использования метода анализа сценариев связаны с наличием данных и способностью аналитиков и лиц, принимающих решения, разработать реальные сценарии с поддающимися исследованию возможными результатами.

Недостаток использования метода анализа сценариев для обоснования принятия решений состоит в том, что использованные сценарии могут не иметь достоверного обоснования; данные могут быть гипотетическими, а нереалистичность результатов может быть не выявлена.

Метод “сценариев”- один из методов экспертных оценок, с помощью которого дается картина исследуемого объекта в будущем на основе сложившийся ситуации. При помощи данного метода определяются главные цели развития объекта исследования. Он способствует разработке решения проблемы на основе выявления всех возможных препятствий и обнаружения серьезных недостатков. Сценарии строятся не только на рассуждениях, но и на результатах технических или статистических анализов, характеристиках и показателях объекта исследования. Сценарий - описательный материал, необходимый для работы по развитию объекта исследования.

Составление сценария разделено на следующие этапы:

--- собирается и изучается вся базовая информация;

--- выявляются все внутренние проблемы;

--- формулируется точный вопрос исследования;

- определение сфер влияния - изучается влияние окружения на объект исследования;

- установление степени влияния факторов объекта исследования на будущую ситуацию,

- введение в исследование ранее неспрогнозированных событий, которые могут изменить направление исследования. Такие события могут носить как отрицательный (аварии, сбои в системе и др.), так и положительный (технологические взрывы, политические примирения и др.) характер. События, которые могут оказать наиболее сильное воздействие, должны быть учтены при составлении сценариев;

- определение последствий - определяется уровень воздействия на объект исследования предложенных вариантов решения;

- принятие решения - на основе выбранного варианта решения вопроса исследования выбираются меры по претворению его в жизнь.

Для разработки сценариев привлекаются ведущие специалисты исследуемой области знаний, которые пользуются помощью специалистов по системному анализу при подготовке сценария. Специалисты по системному анализу при изучении объекта исследования выполняют следующие роли:

• выявляют общие закономерности системы;

• анализируют внешние и внутренние факторы, влияющие на развитие системы и формирование ее целей;

• определяют источники этих факторов;

• анализируют высказывания ведущих специалистов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации;

• создают вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответствующей проблемы.

Сценарный анализ (метод сценариев, имитационная модель оценки риска проекта) связан с решением проблемы оценки риска проектов. Риск инвестиционного проекта выражается, в частности, в возможном отклонении потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого - чем отклонение больше, тем больше риск проекта.

При рассмотрении каждого проекта можно получить возможный диапазон результатов проекта, дать этим результатам вероятностную оценку - оценить потоки денежных средств, руководствуясь экспертными оценками вероятности генерации этих потоков или величиной отклонений компонентов потока от ожидаемых значений.

Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта) заключается в следующем:

На основе экспертной оценки по каждому проекту строят три воз-можных сценария развития:

б) наиболее вероятный (наиболее реальный);

Для каждого сценария рассчитывается соответствующий показатель чистой текущей стоимости - NPV, т.е. получают три величины: МРУП (для пессимистического сценария); NPVВ (для наиболее вероятного сценария); ЫРУ0 (для оптимистичного сценария).

Для каждого проекта рассчитывается наибольшее изменение величины NPV - размах вариации ?(NPV) = NPV0 - NPVП и среднеквадратичное отклонение:

Из сравниваемых проектов считается более рискованным тот, у которого больше размах вариации ? (NPV) или среднеквадратичное отклонение ?NPV.

Рассмотренная методика может быть модифицирована путем применения количественных вероятностных оценок В этом случае каждому варианту (сценарию) - пессимистическому, наиболее вероятному и оптимистическому присваиваются вероятности их осуществления Рк; далее для каждого проекта рассчитывается вероятное значение NPV, взвешенное по присвоенным вероятностям, и среднее квадратичное отклонение от него:

Из сравниваемых проектов проект с большим значением среднего квадратичного отклонения считается более рискованным.

Пример 8.11. Необходимо провести анализ двух взаимоисключающих проектов А и В, имеющих одинаковую продолжительность реализации, оди-

наковые величины капитальных вложений и ежегодных денежных поступлений; величины цены капитала для проектов также равны. В то же время проекты отличаются риском (вероятностью реализации, различных сценариев). Исходные данные и результаты расчетов приведены в табл. 8.14.

Таким образом, проект А характеризуется большим, чем у проекта В размахом вариации, а также большим значением среднеквадратичного отклонения NPV, следовательно он более рискован, чем проект В.

В данном реферате рассмотрим количественный анализ рисков. Наибольшее распространение при оценке риска инвестиционных проектов получили следующие количественные методы:
• статистический метод;
• анализ чувствительности (метод вариации параметров);
• метод проверки устойчивости (расчета критических точек);
• метод сценариев (метод формализованного описания неопределенностей);
• имитационное моделирование (метод статистических испытаний, метод Монте-Карло);
• метод корректировки ставки дисконтирования.

Содержание работы

Введение 3
1. Статистический метод 5
2.Метод анализа чувствительности 7
3. Метод проверки устойчивости 9
4. Метод сценариев 10
5. Метод имитационного моделирования 13
(Метод Монте-Карло) 13
6. Метод корректировки ставки дисконтирования 16
Заключение 19
Список используемой литературы 20

Файлы: 1 файл

Реферат инновац менеджмент.docx

Одной из основных характерных черт инновационной деятельности, определяющих подходы к ее анализу, является неопределенность, связанная с необходимостью прогнозирования результатов в течение жизненного цикла проекта или предприятия. При анализе эффективности инвестиционных проектов расчетные потоки денежных средств (расходы и доходы) относятся к будущим периодам и носят прогнозный характер. Неопределенность будущих результатов обусловлена влиянием как множества экономических факторов (колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов, уровня инфляции и т. п.), не зависящих от усилий инвесторов, так и большого числа неэкономических факторов (климатические и природные условия, политические отношения и т. д.), которые не всегда поддаются точной оценке. Неопределенность прогнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично. В связи с этим анализ и оценка рисков и неопределенностей является необходимой и крайне важной составной частью оценки потенциала инновационного проекта.

Под риском будем понимать поддающуюся измерению вероятность появления обстоятельств, обусловливающих невозможность получения ожидаемых результатов от реализации поставленной цели: проект может оказаться неэффективным или менее эффективным, чем предполагалось.

статистический метод;
анализ чувствительности (метод вариации параметров);
метод проверки устойчивости (расчета критических точек);
метод сценариев (метод формализованного описания неопределенностей);
имитационное моделирование (метод статистических испытаний, метод Монте-Карло);
метод корректировки ставки дисконтирования.

1. Статистический метод

Часто производственная деятельность предприятий планируется по средним показателям параметров, которые заранее не известны достоверно и могут меняться случайным образом. При этом крайне нежелательна ситуация с резкими изменениями этих показателей, ведь это означает угрозу утери контроля. Чем меньше отклонение показателей от среднего ожидаемого значения, тем больше стабильность. Именно поэтому наибольшее распространение при оценке инвестиционного риска получил статистический метод, основанный на методах математической статистики [1]. Расчет среднего ожидаемого значения осуществляется по формуле средней арифметической взвешенной:

где x - среднее ожидаемое значение;

xi - ожидаемое значение для каждого случая;

ni - число случаев наблюдения (частота) Σ - сумма по всем случаям.

Среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирования. Для принятия окончательного решения необходимо определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от среднего. Для ее оценки на практике применяют либо дисперсию

либо среднее квадратичное отклонение (СКО):

Cреднее квадратичное отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Для анализа результатов и затрат инновационного проекта, как правило, используют коэффициент вариации. Он представляет собой отношение СКО к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:

Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Принята следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10 % - слабая колеблемость;
10-25 % - умеренная;
свыше 25 % - высокая.

При одинаковых значениях уровня ожидаемого дохода более надежными являются вложения, которые характеризуются меньшим значением СКО. Предпочтение отдается тем инвестиционным проектам, по которым значение коэффициента вариации является более низким, что свидетельствует о лучшем соотношении дохода и риска.

Несмотря на простоту формул, для использования статистического метода необходим большой объем данных за длительный период времени, что и является его основным недостатком. Кроме того, описанные выше характеристики предполагается применять к нормальному закону распределения вероятностей, который широко используется при анализе рисков, т. к. его важнейшие свойства (симметричность распределения относительно средней, ничтожная вероятность больших отклонений случайной величины от среднего значения и др.) позволяют существенно упростить анализ. Однако не всегда параметры проекта (денежный поток) подчиняются нормальному закону. Поэтому использование при анализе риска только вышеперечисленных характеристик может приводить к неверным выводам и необходимо использование дополнительных параметров, таких как коэффициент асимметрии (скоса), эксцесс и т. д.

Применение более сложного математического аппарата (регрессионного и корреляционного анализа, методов имитационного моделирования) позволяет провести более глубокий анализ риска и причин его возникновения [3].

2.Метод анализа чувствительности

В инвестиционном проектировании при оценке риска широко применяется метод анализа чувствительности [2, 4]. В данном методе риск рассматривается как степень чувствительности результирующих показателей проекта к изменению условий функционирования (налоговых платежей, цены продукта, средних переменных издержек и т. п.). В качестве результирующих показателей проекта могут выступать:

показатели эффективности (NPV, IRR, PI, срок окупаемости);
ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль).

Анализ начинается с установления базового значения результирующего показателя (например, NPV) при фиксированных значениях параметров, влияющих на результат оценки проекта. Затем рассчитывается процентное изменение результата (NPV) при изменении одного из условий функционирования (другие факторы предполагаются неизменными). Как правило, границы вариации параметров составляют ±10-15 %.

Наиболее информативным методом, применяемым для анализа чувствительности, является расчет показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

где x1 - базовое значение варьируемого параметра,

x2 - измененное значение варьируемого параметра,

NPV1 - значение результирующего показателя для базового варианта,

NPV2 - значение результирующего показателя при изменении параметра.

Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждому из остальных параметров. Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

3. Метод проверки устойчивости

NPV положителен;
обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта.

Степень устойчивости проекта к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями предельного (критического) уровня объемов производства, цен производимой продукции и других параметров проекта. Предельное значение параметра проекта для некоторого t-го года его реализации определяется как такое значение этого параметра в t-м году, при котором чистая прибыль участника в этом году становится нулевой.

Данный метод не дает возможности провести комплексный анализ риска по всем взаимосвязанным параметрам, т. к. каждый показатель предельного уровня характеризует степень устойчивости в зависимости лишь от конкретного параметра проекта (объем производства и т. д.).

4. Метод сценариев

В какой-то мере избежать недостатков, присущих анализу чувствительности, позволяет метод сценариев, при котором одновременному непротиворечивому изменению подвергается совокупность факторов исследуемого проекта с учетом их взаимозависимости [4]. Метод сценариев предполагает описание опытными экспертами всего множества возможных условий реализации проекта (либо в форме сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта) и отвечающих этим условиям затрат, результатов и показателей эффективности. В качестве возможных вариантов целесообразно построить как минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический, или средний).

Следующий этап реализации метода сценариев состоит в преобразовании исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности. На основе имеющихся данных определяются показатели экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

где NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария,

pi - вероятность этого сценария.

При этом риск неэффективности проекта (РЭ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (k), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной:

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (УЭ) определяется по формуле:

Вероятностное описание условий реализации проекта оправдано и применимо, когда эффективность проекта обусловлена прежде всего неопределенностью природно-климатических условий (погода, возможность землетрясений или наводнений и т. п.) или состояния основных средств (снижение прочности в результате износа конструкций зданий и сооружений, отказы оборудования и т. п.).

В тех случаях, когда ничего не известно о вероятности отдельных сценариев или реализация любого из них вообще не является случайным событием и не может быть охарактеризована в терминах теории вероятности, используется минимаксный подход, в частности, так называемый критерий оптимизма-пессимизма, предложенный Л. Гурвицем [1]:

где NPVmax, NPVmin - наибольший и наименьший интегральный эффект по рассмотренным сценариям;

λ - специальный норматив для учета неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений соответствующего хозяйственного субъекта в условиях неопределенности (рекомендуется принимать на уровне 0,3).

При λ = 0 критерий обращается в критерий Вальда, означающий пессимистическую оценку эффективности проекта по худшему из возможных сценариев. Однако, стремление минимизировать риски, настраиваясь на наихудший сценарий, может привести к неоправданно высоким затратам и созданию слишком больших резервов в случае реализации более благоприятной ситуации. Кроме того, возможно, что многие успешные проекты в этом случае будут отклонены. При λ = 1 критерий Гурвица обращается в критерий крайнего оптимизма, ориентирующийся на наилучший из возможных сценариев, хотя вероятность его реализации обычно не очень высока.

Основным недостатком сценарного анализа является учет только нескольких возможных исходов по проекту (дискретное множество значений NPV), хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, при невозможности использования объективного метода определения вероятности того или иного сценария приходится делать предположения, основываясь на субъективном опыте, при этом возникает проблема достоверности вероятностных оценок. При применении минимаксного подхода большой субъективностью отличается выбор норматива λ.

Одним из вариантов сценарного метода является метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique), разработанный в 60-е годы ХХ века ВМФ США и NASA для оценки сроков строительства баллистической ракеты Polaris. Методика оказалась эффективной и впоследствии была использована для оценки не только сроков, но и ресурсов проекта. В настоящее время PERT-анализ является одной из самых популярных и простых методик [4]. Смысл метода состоит в том, что при подготовке проекта задаются три оценки срока реализации (стоимости) проекта - оптимистическая, пессимистическая и наиболее вероятная. После этого ожидаемые значения рассчитываются по следующей формуле:

Читайте также: