2.4 Економіко-статистичні (математичні) методи оцінки ризиків

Дозволяють отримати найбільш точний кількісний уявлення про рівень ризиків. Однак ці методи можуть бути використані тільки при наявності досить великої статистичної інформації. Сутність статистичного методу полягає в аналізі статистики втрат і прибутків на даному або аналогічному підприємстві; встановлення величини та частоти отримання того чи іншого економічного результату; складанні найбільш можливого прогнозу на майбутнє. Головними інструментами статистичного методу є розрахунки дисперсії, середньоквадратичного відхилення, коефіцієнта варіації.

Дисперсія - це середньозважене значення квадратів відхилення фактичних (дійсних) результатів прибутковості від середньо очікуваного, або, інакше кажучи, - міра розсіювання (або відхилення) фактичного значення прибутковості навколо очікуваної прибутковості.

Середньоквадратичне відхилення є найпоширенішим показником оцінки рівня ризиків. Розрахунок цього показника дозволяє врахувати коливання очікуваних доходів при здійсненні різних бізнесових оборудках, фінансових операціях.

Економічний зміст стандартного відхилення полягає в тому, що воно показує, на скільки в середньому кожен варіант розвитку подій відрізняється від середньої очікуваної величини.

Але всім перерахованим вище показниками притаманний один спільний недолік - вони характеризують абсолютну величину ризику інвестицій, який робить незручним порівняння інвестицій з різною очікуваною прибутком. Тобто дисперсія σ² і середнє квадратичне відхилення σ є мірою абсолютної величини ризику, що робить незручним порівняння інвестицій з різними очікуваними варіантами прибутку (доходу).

У випадку, коли необхідно порівняти два варіанти угоди з різними результатами та різним ризиком, доцільно використовувати коефіцієнт варіації CV, який дозволяє визначити рівень ризику по декільком проектам, угодам або сценаріями, за умови, що показники середньо очікуваного доходу можуть бути як однакові, так і різними.

2.5. Методы количественной оценки риска.

Аналіз чутливості. Аналіз чутливості допоможе нам відповісти на обидва ці питання. Аналіз чутливості проекту - це визначення значень чистої поточної вартості проекту або будь-якого іншого показника його прибутковості, при варіюванні однієї з критичних змінних, що використовуються для розрахунку. Аналіз чутливості показує, наскільки обраний показник прибутковості реагує на зміни вхідних в модель змінних.

Варіювати можна будь-які змінні, від яких залежить прибутковість проекту - ціна реалізації, обсяги реалізації, операційні витрати, ціна капіталу, стартові інвестиції, ліквідаційна вартість і т. д. Результати аналізу чутливості, як правило, відображають на графіку, що дозволяє легко їх інтерпретувати.

Сценарний аналіз. Це методика аналізу ризику, при якій набори "поганих" і "хороших" фінансових обставин порівнюються з найбільш ймовірними обставинами або обставинами базового стану.

При сценарному аналізі фінансовий аналітик просить менеджера з виробничої діяльності підібрати "поганий" набір обставин (низький обсяг продажу, низька ціна за одиницю продукції, високі витрати на будівництво тощо) і "хороший" набір. Потім підраховуються NPV при цих різних умовах і порівнюються з очікуваною NPV або NPV основного стану:

Імітаційне моделювання. Імітаційне моделювання (Монте-Карло) - це процедура, за допомогою якої математична модель визначення будь-якого фінансового показника піддається ряду імітаційних прогонів за допомогою комп'ютера.

Метод імітаційного моделювання «Монте-Карло» отримав свою назву від міста Монте-Карло (князівство Монако), відомого своїми гральними домами. Успіх у таких іграх як рулетка, кістки і слот-машини цілком залежить від удачі, а результати ходів є розкид випадкових величин.

Метод Монте-Карло ґрунтується на схожих принципах - тобто дозволяє одночасно вибирати навдогад всілякі змінні для імітації моделі. У фінансах серед цих змінних можуть бути процентні ставки, ціни, розмір товарно-матеріальних запасів, змінні витрати і т. д., все від чого може залежати кінцевий результат діяльності. Перевагою моделювання є те, що воно показує нам діапазон ймовірних результатів з їх пов'язаними ймовірностями, а не просто точку оцінки чистого приведеного доходу, і дозволяє отримати графічне зображення імовірнісного розподілу очікуваних NPV і провести подальший економетричний аналіз отриманих результатів з метою визначення ризику.